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基于隔夜信息融入开盘价的效率分析,针对以往已实现波动率的计算只考虑到日内交易信息而忽略隔夜信息,提出了时变尺度变换因子法对其进行调整,并与其他调整方法一起分别对其建立MIDAS模型,采用稳健损失函数法以及高级预测能力检验法对模型评价.实证结果表明:无论是样本内拟合还是样本外预测,基于指数Almon权重的MIDAS-1n(RV1Γ)模型都是最优的,说明用时变尺度变换因子法进行调整的波动率估计量(RV1Γ)是最优的全天波动率估计量,且采用指数Almon权重能够提高MIDAS模型的预测能力.
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福建商学院学报
ISSN： 1008-4940
CN： 35-1333/G4
Year： 2018
Issue： 2
Page： 1-11
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