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[1]骆桦,王爽.用GARCH模型与隐含波动率预测金融波动率[J].浙江理工大学学报,2016,35-36(自科2):322-326.
　LUO Hua,WANG Shuang.Using GARCH Model and Implied Volatility to Predict Financial Volatility[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2016,35-36(自科2):322-326.
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用GARCH模型与隐含波动率预测金融波动率()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第35-36卷
期数:
2016年自科2期
页码:
322-326
栏目:
出版日期:
2016-03-10

文章信息/Info

Title:
Using GARCH Model and Implied Volatility to Predict Financial Volatility
文章编号:
1673-3851 (2016) 02-0322-05
作者:
骆桦; 王爽
浙江理工大学理学院，杭州310018
Author(s):
LUO Hua ;  WANG Shuang
School of Science, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China
关键词:
港股期权; GARCH模型; 隐含波动率; 已实现波动率
分类号:
F830.91
文献标志码:
A
摘要:
利用港股期权的数据，研究在不同期限内的GARCH模型与隐含波动率的表现，并且用已实现波动率、MZ回归分析、误差项和损失函数对预测效果进行评估。研究结果表明：短期GARCH模型预测效果较好，长期隐含波动率预测效果较好；由于期权价格能够更加全面的反映市场信息，所以隐含波动率对于波动率的预测效果更好。

参考文献/References:

［1］ ENGLE  R F. Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation ［J］. Econometrica.1982,50:987-1007.
［2］ BOLLERSLEV  T. Generalized autoregressive conditional Heteroskedastic［J］.Journal of Econometrics.1986,31:307-327.
［3］ BLACK  F,SCHOLES M. The pricing of options and corporate liabilities［J］.Journal of Political Economy,1973,81(3):637-654.
［4］ 朱雅宁.基于中国黄金期货市场数据的GARCH族模型拟合评价［J］.时代金融,2015(2):12-13.
［5］ 司训练,张旭峰,高蒙.基于GARCH模型的金融风险拟合分析［J］.经济学,2014,23(5):12-17.
［6］ 陈彦晖.基于ARMA GARCH模型的恒指隐含波动率指数预测及其在期权交易中的应用［J］.经济数学,2014,31(4):28-35.
［7］ 郑振龙,黄薏舟.波动率预测：GARCH模型与隐含波动率［J］.数量经济技术经济研究,2010,1:140-150.
［8］ 黄海南,钟伟.GARCH类模型波动率预测评价［J］,2007,15(6):13-19.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期： 2015-05-21
基金项目： 国家自然科学基金项目（11401532）
作者简介： 骆桦（1962-），男，浙江诸暨人，副教授，硕士，主要从事金融数学和数理统计方面的研究
更新日期/Last Update: 2016-06-02