基于金融高频数据的共跳、特质性跳跃和测量误差研究

Asset returns are often leptokurtic and fate tailed, which is closely related to the jumps in asset prices. To extract jumps and to estimate realized volatility from the high frequency data have become the focus and hot issues in the field of international financial econometrics. However, the cojumps and idiosyncratic jumps decomposed from jumps have different features and roles, and microstructure noise of high frequency data may lead to the measurement errors in true volatility estimation and the errors contain information about the market's fine-grain dynamics. Therefore, the project will study the theories, models and empirical applications of cojumps, idiosyncratic jumps and measurement errors based on financial high frequency data.. Based on the multivariable jump diffusion theory and the measurement error distribution theory, with the financial high frequency data, the project is to compare the different nonparametric cojump test methods, and to put forward the heterogenous autoregressive (HAR) model including microstructure noise and measurement error components and the realized covariance matrix model with cojumps, idiosyncratic jumps and measurement errors. Furthermore, the project is to study the roles of cojumps, idiosyncratic jumps and measurement errors in volatility, covariance matrix, investment portfolio, and derivative pricing, and to provide new theoretical and empirical evidence in financial econometric field.

资产收益率的尖峰肥尾性常常和资产价格跳跃密切相关，从高频数据中提取跳跃成分和估计已实现波动率已成为国际金融计量学领域中的重点和热点问题，但跳跃中的共跳和特质性跳跃具有不同的特征和作用，高频数据中微观结构噪声会导致真实波动率的估计出现测量误差，测量误差蕴含市场动态变化的有用信息，因此本项目将基于金融高频数据研究共跳、特质性跳跃和测量误差的理论、模型与实证。. 本项目以多变量跳跃扩散理论和测量误差分布理论为基础，以金融高频数据为载体，比较不同的非参数共跳检验方法，提出包含微观结构噪声和测量误差的异质性自回归模型以及考虑共跳、特质性跳跃和测量误差的已实现协方差矩阵模型，研究共跳、特质性跳跃和测量误差在波动率、协方差矩阵、投资组合和衍生产品定价中的作用，为金融计量领域的研究提供新的理论和实证证据。

本项目以连续时间金融跳跃扩散理论为基础，研究跳跃、共跳和测量误差在波动率建模、检验、资产定价、投资组合、配对交易中的作用。构建包含微观结构噪声与测量误差的波动率模型，发现考虑微观结构噪声的测量误差修正项对波动率影响为负，且统计显著，考虑微观结构噪声和测量误差的波动率模型样本内和样本外预测效果优于基本的波动率模型；提出了一种基于局部波动率的共跳检验方法，蒙特卡洛模拟显示，提出的共跳检验方法检验的检验功效更大，且检验水平更接近于名义显著性水平；蒙特卡洛模拟在不同场景下六种共跳检验方法，探讨了共跳检验方法的检验功效和检验水平；基于跳跃回归模型的中国股市跳跃贝塔，研究发现中国股票市场上存在系统性跳跃风险，将跳跃贝塔分解为正跳贝塔和负跳贝塔后，正跳贝塔更能够体现出股票组合的差异性,跳跃贝塔值与组合未来收益率呈现负相关的关系，跳跃贝塔构建的对冲组合可以获得显著为正的经三因子模型调整后的超额收益；建立已实现协方差矩阵模型，研究揭示已实现协方差矩阵模型中考虑高频波动非对称性能够提升模型的预测能力，为协方差矩阵的预测提供增益贡献，对称和非对称已实现协方差矩阵模型构建的投资组合业绩表现优于流通市值加权的投资组合，其中高频非对称已实现协方差矩阵模型的投资组合表现最好；探讨基于Lévy-OU过程的中国股市高频配对交易策略，研究发现，配对交易过程中考虑到价差的跳跃性和均值回复特征，通过均值回复速度和波动率筛选股票对和确定交易阈值，可以实现较高的年化收益率和夏普比率，远超于同期的市场水平；探讨了中国股指期货高频定价偏差影响因素，研究发现期现货市场的高频价格跳跃价差对股指期货定价偏差存在显著且较大的正向影响。