中国股票市场的波动率聚集性研究
——基于Markov机制转换Copu1a模型的实证分析

吴鑫育 ，李心丹，马超群

（1.南京大学 工程管理学院，南京 210093；2.安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233030；3.湖南大学 工商管理学院，长沙 410082）

“波动率聚集”是指金融资产价格的变化往往大的波动后紧跟着大的波动（高波动率的聚集），小的波动后紧跟着小的波动（低波动率的聚集）。波动率聚集是金融资产收益率序列中的一个重要特征，它反映了波动率的正相关性（即后一期的波动率与前一期的波动率的相关性为正）。事实上，波动率的相关性是波动率建模和预测的前提和依据，而波动率是资产组合配置、风险管理及期权定价中的一个重要变量。因此，准确描述波动率动态特征，考察波动率的相关性结构（波动率线性、非线性相关性及高、低波动率的非对称相关性等），对波动率聚集性进行建模具有重要的意义，有助于加深对金融市场微观结构的了解，为投资者和风险管理者提供信息和决策参考。

传统上，学者们主要采用（G）ARCH模型和随机波动率（SV）模型来捕获波动率聚集性[1-3]。然而，这些模型并不能用于测度和解释波动率聚集性。近年来，学者们提出了新的模型对波动率聚集性进行了考察。文献[4-6]中提出基于Agent的模型来考察波动率聚集性；Jiang等[7]基于无标度网络模型对金融市场的聚集行为进行了考察；Tseng等[8]提出一个量化方法来测度波动率聚集性；Xue等[9]提出了一个离散时间多阶段的市场微观结构模型来考察波动率聚集性；Stádník[10]探讨了波动率聚集的金融学解释；Kumar[11]考察了波动率聚集对期权效用无差别定价的影响。……