如何对随时间变化的波动率进行建模?

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如何对随时间变化的波动率进行建模?

对随时间变化的波动率进行建模的方法之一是假设它在短期内保持不变,这个时期叫做波动率的估计窗口。

与移动平均估计相似。用于估计波动率的窗口也随时间移动,以获得最新估计。根据中心极限定理,每个用于预测收益率的时间窗口至少应当包含30个观测位。而窗口内收益率序列的时间间隔则可以是任意短——三十个1秒钟收益率数据可以用来估计分钟内的波动率。

移动窗口方法对样本中的所有观测值赋予相同的权重。最早的收益率变动和最新的收益率变动的权重相等,可是,最新的变动可能与日前关系更大,对未来收益率的预测能力更强。为了解决这个问题,人们提出了几种在波动率估计窗口中对收益率进行加权的方法。

最简单的加权方法是线性或三角加权:时间窗口内的T个观测值分别乘以一个反映其在时间窗口内序号的系数。最早的观测值权重最低,最新的观测值权重最高。

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