基于HMM和GARCH模型的中國期貨市場波動性研究

作者：景楠,呂閃閃,江濤

摘要：期貨市場波動性反映了市場的活躍度和流動性,是政府管控市場的重要決策來源,是投資者測量風險、實現資產保值的有利工具。已有研究表明,因加入了對過去時期的預測方差,GARCH模型比ARCH模型更能反映市場數據信息。然而在實際應用中,GARCH模型經常因數據的離散性而無法適應金融市場的結構突變,進而導致波動性預測效果不夠理想。為解決上述問題,結合HMM和GARCH模型預測中國期貨市場收益率的波動性。通過GARCH模型計算期貨的波動率序列;利用K均值法對波動率序列聚類得出觀察序列;根據HMM劃分波動率的狀態,將不同狀態對應的收益率代入HMM-GARCH模型,以得到不同狀態下的波動率;通過VIX公式計算波動指數,以測量市場的波動性。基于以上邏輯,選用滬深300股指期貨作為標的,以2015年5月至2016年4月為樣本期,驗證模型的有效性。研究結果表明,一方面,HMM-GARCH模型的MAD和MSE兩種損失函數值均比GARCH模型的低,表明擬合損失和錯誤少,可見與GARCH模型相比,HMM-GARCH模型能更好地擬合樣本數據并預測市場信號;另一方面,基于HMM-GARCH模型的波動率指數顯示,在樣本期內滬深300股指期貨由前期的小幅頻繁波動轉為大幅跳躍性波動,此后波動幅度保持較高水平并呈現增長態勢,最終繼續轉為大幅跳躍性波動,與樣本期內滬深300股指期貨價格的實際波動態勢一致。因此,所述HMM-GARCH模型能夠較好地測量中國期貨市場波動狀況,反映期貨投資者對未來中國期貨市場的預期。同時,能夠為政府設置金融衍生品定價提供決策依據,為投資者測量市場風險、擇取投機策略、合理配置資產提供客觀的量化指標,有助于培養投資者的投資理性,促進中國期貨市場的繁榮穩定發展。

發文機構：上海大學悉尼工商學院 哈爾濱工業大學（深圳）經濟管理學院

關鍵詞：期貨市場波動率隱馬爾科夫模型廣義自回歸條件異方差方法HMM-GARCH模型波動率指數futures market volatilityhidden Markov modelgeneralized autoregressive conditional heteroscedasticity methodHMM-GARCH modelvolatility index

分類號： TP391[自動化與計算機技術—計算機應用技術][自動化與計算機技術—計算機科學與技術]