实现股市崩盘：时间变动波动率下的随机奇点灾变模型
摘要：应用于波动性时变且模拟股市崩溃的情况下，本文开发了一种两步估计方法。利用高频数据，在第一步中，我们通过收益来估计每日实现波动性；在第二步中，我们使用随机尖顶灾变(cusp catastrophe)对通过估计波动性来进行归一化的数据进行研究，以研究市场可能的不连续性。通过模拟，我们支持了我们的方法，并讨论了确定性尖顶灾变模型中随机噪声和波动性的重要性。该方法在覆盖了近27年的美国股市发展的样本中经过了实证检验，涵盖了几个重要的衰退和危机时期。由于样本时期非常长，我们还开发了滚动估计方法，发现在时期的前半部分，股市显示了双歧分支的迹象，而在后半部分，尖顶灾变理论无法证实这种行为。结果表明，所提出的方法在应用尖顶灾变理论于股市方面提供了一个重要的转变。
作者：Jozef Barunik and Jiri Kukacka
论文ID：1302.7036
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2013-05-23