考虑非同步交易和时变特征的金融市场高频多元波动率预测与应用研究

In this project, we intend to use the high frequency intraday data of international and domestic financial markets to conduct researches on modeling, forecasting and applications of the multivariate volatility. We improve the existing multivariate volatility forecast models so as to have better forecast and application results, which is illustrated in the following aspects: Firstly, we develop a variety of approaches to eliminate the bias in multivariate volatility estimations due to the non-synchronization problem, so that we can make full use of the high-frequency data of financial markets which contain more information. Secondly, taking into account the time-varying properties of the financial system, we construct multivariate volatility models with time-varying parameters and stochastic variance to forecast the multivariate realized volatility of financial markets. Finally, based on the forecast accuracy criterions and the economic criterions for asset allocations, we evaluate the forecast precisions and application values of portfolio decisions for different multivariate forecast models. The realization of this project contributes to protect the rights and interests of investors by accurately forecast the potential risks of financial investments. It also helps market policymakers to formulate effective market policies to ensure the stable development of domestic financial markets.

本项目拟运用国际和国内金融市场的高频日内交易数据，对金融资产的多元波动率进行估计、预测和应用研究。本项目主要从以下方面对现有的多元波动率模型进行改进和创新，以期获得更好的预测精度和应用效果：首先，本项目考虑不同金融市场在交易上的非同步性，综合运用多种创新方法，消除由于交易非同步性造成多元波动率估计的偏差，从而可以有效利用包含更多信息的金融资产高频数据进行建模；其次，考虑到金融系统的时变特征，本项目构建具有时变参数和随机方差的高频多元波动率模型，对金融市场的高频多元波动率进行建模和预测；最后，基于预测精度指标和资产组合配置的经济指标，本项目比较不同多元波动率模型的预测精度和在金融资产投资中的应用价值。本课题的实现，有助于有效预测资产投资的潜在风险，保护投资者的合法权益，并且有助于市场决策者制定准确的市场政策，确保本国金融市场的稳定和健康发展。

对于金融投资而言，收益和风险是始终是并存的。随着我国金融创新和金融国际化的推进，个人或机构投资者通常选择跨市场投资或跨国投资以分散投资风险。金融资产组合的多元波动率矩阵作为风险代理变量，被广泛应用于资产定价和资产组合的理论和建模研究当中。.本研究的研究期限为2019年1月至2021年12月，按照研究进度安排开展了数据收集与整理、文献回顾、理论分析、实证研究工作。在理论分析的基础上，完成了三个方面的实证分析工作： 第一，本项目综合运用更新时间法、VMA模型、贝叶斯插值法、隔夜信息法以及谱分解方法，对金融资产的三类非同步交易问题进行处理，从而可以充分利用金融市场高频日内交易数据的大量信息，获得更精确的国内外金融市场的高频多元波动率估计量。第二，考虑高频波动率的时变性、结构变动以及异质方差效应，构建具有时变特征、无限马尔科夫结构以及随机方差特征的多元波动率模型，对国内和国际金融市场高频多元波动率进行预测和评价研究。第三，从国内金融市场和跨国金融市场两个视角，对金融市场的高频多元波动率进行估计、预测和应用研究，包括风险管理和资产投资上的运用，并分析构建的时变高频多元波动率模型在投资组合构建和套期保值策略上获得收益的稳健性。.通过对本项目的深入研究，项目负责人共发表标注基金号的论文10篇，包括9篇第一作者论文和1篇通讯作者论文，其中在预测领域顶级期刊“International Journal of Forecasting”发表论文2篇；在金融经济领域的重要国际期刊“Journal of Futures Markets”， “Journal of Forecasting”， “Emerging Markets Finance and Trade”，“Energy Economics”，“Applied Economics”，“Finance Research Letters”发表论文8篇。获得第十届广东省优秀金融成果奖论文类一等奖（排名第一）和第十一届广东省优秀金融成果奖报告类一等奖（排名第五）。.本项目的研究对金融市场监管部门对金融风险管理以及金融市场机构和个人投资者的金融投资组合配置有重要的理论指导作用。依托本项目发表的第一作者的决策咨询成果《新型冠状病毒疫情对广州市实体经济的影响及金融支持对策》于2020年2月被广州市市长温国辉批示，并转市发展改革委、地方金融监管阅研。