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dc.contributor.author郑振龙
dc.contributor.author黄薏舟
dc.date.accessioned2012-12-28T07:42:50Z
dc.date.available2012-12-28T07:42:50Z
dc.date.issued2010-01
dc.identifier.citation数量经济技术经济研究,2010(1):140-150zh_CN
dc.identifier.issn1000-3894
dc.identifier.urihttps://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/14151
dc.description.abstract在预测未来波动率时,究竟是基于历史数据的时间序列模型还是基于期权价格的隐含波动率模型效率更高?本文对香港恒生指数期权市场所含信息的研究发现,在预测期限较短(一周)时,GARCH(1,1)模型所含信息较多,预测能力最强,但在预测较长期限(一个月)时,隐含波动率所含信息较多,预测能力较强。同时,期权市场交易越活跃,所反映的信息就越全面,隐含波动率的预测能力也就越强。zh_CN
dc.description.sponsorship国家自然科学基金面上项目:“非完美信息下基于观点偏差调整的资产定价”(70971114);教育部“国际金融危机应对研究”应急项目:“金融市场的信息功能与金融危机预警”(2009JYJR051);福建省自然科学基金:“卖空交易对证券市场的影响研究”(2009J01316)zh_CN
dc.language.isozhzh_CN
dc.publisher数量经济技术经济研究编辑部zh_CN
dc.subject隐含波动率zh_CN
dc.subjectGARCH模型zh_CN
dc.subject信息含量zh_CN
dc.title波动率预测:GARCH模型与隐含波动率zh_CN
dc.title.alternativeVolatility Forecast:GARCH Model vs Implied Volatilityzh_CN
dc.typeArticlezh_CN


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