基于Realized GARCH框架的波动率和相关性模型理论和应用研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71201001
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0114.金融工程
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

This project systematically studies the theory and applications for the volatility and correlation models based on Realized GARCH framework. This framework was originally developed by the Principal Investigator and his co-authors in HHS(2012,forthcoming at JAE). While keeping the GARCH models' nice mathematical structure and the simplicity of estimation, Realized GARCH framework fully utilizes the more accurate information about the latent volatility contained in realized variance computed from high frequency data, and shows good in-sample and out-of-sample forecasting performance.. In the theoretical part, we mainly study the statistical properties, the consistency and asymptotic normality for its estimator for Realized GARCH, and its variants and extensions in several aspects, such as, models allowing asymmetric inter-temporal transmissions for the leverage effect and measurement error, models with multiple realized variances, models considering the fat-tailed shocks and adjusting the impacts of extreme observations. In the empirical part, we mainly study the applications of Realized GARCH on the following issues: option pricing model using high frequency data; forecasting time-varying Beta and dynamic hedging using index futures.
本课题系统性的研究基于Realized GARCH框架的波动率和相关性模型的计量理论及其在实证金融、衍生产品定价和风险管理领域的应用。该框架由课题负责人及合作者在HHS(2012, forthcoming at JAE)中首次提出,充分利用高频数据已实现波动率中包含的波动率和相关性的精确信息,在波动率快速变化的市场环境中任具有较好的样本内和样本外预测能力,并保留GARCH模型简单优美的数学结构和易于估计的特性。.理论部分研究模型的基本统计性质和估计量的一致性和渐进正态性,以及各方面模型扩展,比如,杠杆效应和测量误差具有不对称传导效应的Realized EGARCH模型;利用模型比较多个已实现波动率的测量误差;考虑厚尾冲击和调整极端值影响的模型等。实证部分主要研究该框架在如下领域的应用:基于高频数据的期权定价模型;股票预期收益率和风险的关系研究;预测动态Beta系数和指数期货对冲策略研究。

结项摘要

本课题系统性的研究基于Realized GARCH框架的波动率和相关性模型的计量理论及其在实证金融、衍生产品定价和风险管理领域的应用。该框架分利用高频数据已实现波动率中包含的波动率和相关性的精确信息,在波动率快速变化的市场环境中任具有较好的样本内和样本外预测能力,并保留GARCH模型简单优美的数学结构和易于估计的特性。..本研究成功的实现了 1)把模型推广到杠杆效应和测量误差具有不对称传导效应的Realized EGARCH 模型,同时考虑多个已实现波动率测度 2)考虑厚尾冲击和调整极端值影响的模型扩展, 提出了Realized GAS- GARCH模型 3)提出能够处理波动率的长记忆性的Realized HAR GARCH模型。4)利用Realized GARCH框架下,对波动率风险溢价和期权定价等问题进行应用研究,取得满意的实证结果。..本项目有1篇权威英文期刊论文接受,发表SCI/SSCI英文论文5篇,10篇中文核心期刊论文(其中包括2篇自然科学基金委管理学部认定的重要中文期刊)。

项目成果

期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Modeling long memory volatility using realized measures of volatility: A realized HAR GARCH model
使用已实现的波动性度量对长记忆波动性进行建模:已实现的 HAR GARCH 模型
  • DOI:
    10.1093/mnras/staa272
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Economic Modelling
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Zhuo Huang;Hao Liu;Tianyi Wang
  • 通讯作者:
    Tianyi Wang
中国股市“特质性波动率之谜”研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    山东社会科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄卓;康辰;王小华
  • 通讯作者:
    王小华
Estimation of extreme value-at-risk: An EVT approach for quantile GARCH model
极值风险估计:分位数 GARCH 模型的 EVT 方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Economics Letters
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Yi; Yanping;Feng; Xingdong;Huang; Zhuo
  • 通讯作者:
    Zhuo
能源体制改革:有效的市场,有为的政府
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    国际经济评论
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王敏;徐晋涛;黄卓
  • 通讯作者:
    黄卓
利用高频数据管理沪深300指数的尾部风险——基于Realized GARCH模型的VaR
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    中大管理研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄卓
  • 通讯作者:
    黄卓

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  • 通讯作者:
    黄卓

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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