实际波动率与GARCH的比较

发布网友发布时间：2024-10-20 19:49

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热心网友时间：2024-11-09 10:39

VAR—RV模型，由ABDL(2001b)提出，是一种被称为长记忆高斯向量自回归对数实际波动率模型，它通过对比VAR—RV与GARCH(1，1)的预测精度，显示出显著优势。VAR—RV模型利用直到T一1日的日内收益数据，而GARCH(1，1)则是基于日收益平方，因此VAR—RV的预测效果更为精确。ABDL(2001a)强调，RV在适当条件下，不仅是日收益波动的无偏估计，而且渐进地没有度量误差，这表明使用日内数据预测波动率的优势。

然而，GARCH模型在处理多变量时通常受限，尽管有如Bollerslev、Engle、Nelson(1994)等人提出的多元ARCH类模型，但它们受到维度限制问题的影响，实际应用受到限制。相比之下，VAR—RV模型在处理多元变量时表现出明显的优势。ABDL(2001b)的研究发现，通过多元分形求积高斯向量自回归处理对数实际波动率，结果比使用ARCH类模型显著更好。

扩展资料

实际波动率，度量波动率的方法，是指对期权有效期内投资回报率波动程度的度量，大体上可分为参数法和非参数法两类。