“学海拾珠”系列之二百一十四：如何通过技术指标预测市场波动性.pdf

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正文目录

1引言4

2数据5

2.1实际波动性5

2.2技术性指标6

2.3宏观经济指标7

3计量经济学框架8

3.1预测性回归8

3.2预测组合9

3.3预测评估9

4样本内结果9

5样本外预测结果12

5.1由样本外R方评估的预测结果12

5.2可预测性随时间的演变13

5.3通过胜率评估预测表现14

5.4波动幅度的作用15

5.5可预测性和商业周期的联系17

6结论18

风险提示：19

敬请参阅末页重要声明及评级说明2/20证券研究报告

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图表目录

图表1文章框架4

图表2标普500指数的月度实际波动量6

图表3样本内月频采样的预测回归结果10

图表4样本内季频采样的预测回归结果11

图表5样本外季频采样的预测回归结果12

图表6样本外季频采样的预测回归结果13

图表7自1971年1月起的递归样本外R²预测组合14

图表8样本外月频采样下的预测胜率15

图表9月频抽样下小波动和大波动预测的组合方法的预测性能16

图表10商业周期峰值和谷值附近的平均波动性预测17

图表11月频采样下商业周期中组合方法的预测表现18

敬请参阅末页重要声明及评级说明3/20证券研究报告

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1引言

图表1文章框架

资料来源：华安证券研究所整理

建模和预测股市收益波动性一直是学术界关注的重点。其原因在于，波动性对

期权定价、资产配置和风险管理等多个领域具有重要影响。此外，股市波动性也是长

期溢价的重要决定因素（Mallick,Mohanty,andZampolli,2017）。自Schwert（1989a）。

早年许多研究旨在利用经济变量来解释波动性的时变特性（例如，见Bansal和Yaron,

2004；Corradi等,2013；Mele,2007；Engle和Rangel,2008；Engle等,2013）。