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目前,金融机构和投资者主要应用风险价值模型(Value at risk,VaR)度量资产组合的市场风险。已有研究主要采用等时间间隔的隔日数据和日内数据分析股票价格及其波动,由于等时间间隔的数据是在逐笔数据的基础上经过抽样和插值等方法得到的,不包含每笔交易的信息,因此,利用非等时间间隔的逐笔交易信息可以提高数据信息的完整性。本文采集了股票的逐笔交易数据应用傅里叶方法估计股票的日超高频波动率(Ultra-High-Frequency Volatility,UHFV),再结合基于日间数据的GARCH模型,