王光濤
一、本文的符號(hào)
二、概念、術(shù)語(yǔ)和詳細(xì)數(shù)學(xué)推導(dǎo)過(guò)程及結(jié)果。
1、實(shí)現(xiàn)的方差和二次變差
2、隨機(jī)波動(dòng)率
3、單次冪變差過(guò)程
4、雙次冪變差過(guò)程
5、帶有罕見(jiàn)、大幅跳躍的隨機(jī)波動(dòng)率模型
5.1 罕見(jiàn)的跳躍及其二次變差
5.2 罕見(jiàn)的跳躍與單次冪變差
5.3 罕見(jiàn)的跳躍與雙次冪變差
三、實(shí)證分析
上證指數(shù)000001的五分鐘交易數(shù)據(jù),時(shí)間是2013/10/14—2013/11/25日,四十個(gè)交易日。其二次變差、實(shí)現(xiàn)的方差、雙次冪變差如右下圖所示:
從右圖中可以直觀的看到雙次冪變差對(duì)實(shí)現(xiàn)方差的逼近比實(shí)現(xiàn)的方差對(duì)二次變差的逼近要好的多,但是處在同一個(gè)數(shù)量級(jí)。二次變差與實(shí)現(xiàn)方差的離差平方和為1.3874e-007,這是一個(gè)非常接近于零的數(shù),可見(jiàn)實(shí)現(xiàn)的方差可以作為二次變差的估計(jì)量。而雙次冪變差與實(shí)現(xiàn)方差的離差平方和為3.2009e-008,這個(gè)數(shù)與1.3874e-007相比更加接近于零,與右圖也是吻合的。同時(shí)也說(shuō)明(23)式是成立的。
上圖為真實(shí)交易數(shù)據(jù)生成的圖像,左圖給出了存在跳躍時(shí)的實(shí)現(xiàn)方差、二次變差和雙次冪變差的圖像。不失一般性的在第十天中加入一個(gè)2%的價(jià)格跳躍。也就是說(shuō)當(dāng)五分鐘的價(jià)格中有2%的跳躍時(shí)就可以檢測(cè)到。當(dāng)加入1%的跳躍時(shí),五分鐘數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)不到,但卻可以被一分鐘的數(shù)據(jù)捕捉到。
右圖是實(shí)現(xiàn)的方差減去雙次冪變差生成的圖像,可以清晰的看到在第十個(gè)交易日有明顯的價(jià)格跳躍,其值為0.00040278。而2%的平方為0.0004,可見(jiàn)右圖準(zhǔn)確的捕捉到了這個(gè)跳躍,驗(yàn)證了(24)式。為了更好的比較分析,下面我們分析一分鐘的交易數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采用2013/11/18—2013/11/25日,8個(gè)交易日的價(jià)格。
由以上分析知,左圖中第二個(gè)交易日存在價(jià)格跳躍,實(shí)際是第480個(gè)交易價(jià)格的收益率為-0.079048,是一個(gè)比剔除這個(gè)收益率外其他收益率的均值6.8920e-006大的多的值。此處實(shí)現(xiàn)的方差減去雙次冪變差的結(jié)果為0.0062297。而-0.079048的平方為0.0062486,與0.0062297是如此的接近。當(dāng)用6.8920e-006替代-0.079048重新分析時(shí),結(jié)果如下圖。
右圖坐標(biāo)軸的明顯變化也顯示了一分鐘數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)方差可以比五分鐘數(shù)據(jù)更好的逼近二次變差。這與數(shù)學(xué)理論是吻合的。不失一般性的在第480個(gè)交易價(jià)格處增加一個(gè)1%的跳躍,得到的以下兩張圖,清晰的展現(xiàn)了跳躍的存在。事實(shí)是第二個(gè)交易日的實(shí)現(xiàn)方差減去雙次冪變差的結(jié)果為0.00010412,1%的平方為0.0001.再一次驗(yàn)證了(24)式。
四、總結(jié)
為了簡(jiǎn)單明了的說(shuō)明問(wèn)題,實(shí)證分析中僅僅隨機(jī)的加入了一個(gè)跳躍,當(dāng)隨機(jī)的加入多個(gè)跳躍時(shí)得到同樣的結(jié)論。本文的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和實(shí)證分析一致的說(shuō)明了雙次冪變差對(duì)跳躍的穩(wěn)健性,以及實(shí)現(xiàn)的方差可以作為二次變差的無(wú)偏估計(jì)值。所以價(jià)格跳躍的二次變差可以由已實(shí)現(xiàn)的方差與已實(shí)現(xiàn)的雙次冪變差之差表示,從而可以把價(jià)格跳躍分離出來(lái)。但是本文未給出識(shí)別跳躍的臨界值,因此還有待更深入的研究。
參考文獻(xiàn):
[1]. John M. Maheu and Thomas H. McCurdy.2004. News Arrival, Jump Dynamics, and Volatility Components for Individual Stock Returns Wiley for the American Finance Association..
[2]. John M.Maheu,Thomas H. McCurdy and Xiaofei Zhao. 2013. Do jumps contribute to the dynamics of the equity premium? Journal of Financial Economics
[3]. Peter Christoffersen,Kris Jacobs and Chayawat Ornthanalai.2012. Dynamic jump intensities and risk premiums: Evidence from S&P500; returns and options. Journal of Financial Economics
[4] Ole E. Barndorff-Nielsen 2002 Econometric analysis of realized volatility and its use in estimating stochastic volatility models J. R. Statist. Soc. B
[5] Torben G. Andersen,Tim Bollerslev and Dobrislav Dobrev. 2006. No-arbitrage semi-martingale restrictions for continuous-time volatility models subject to leverage effects, jumps and i.i.d noise: Theory and testable distributional implications. Journal of Econometrics
[6].Ole E.Barndorff-Nielsen and Neil Shephard.2003. Realized Power Variation and Stochastic Volatility Models. International Statistical Institute (ISI) and Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability