【摘 要】
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近二十年来,学术界对高频金融数据波动率模型的研究已经成为一个热门。特别是最近十几年,Andersen等学者提出了用高频分时数据来估计波动率的方法,这种方法可以得到比较准确
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近二十年来,学术界对高频金融数据波动率模型的研究已经成为一个热门。特别是最近十几年,Andersen等学者提出了用高频分时数据来估计波动率的方法,这种方法可以得到比较准确的波动率估计值,称为＂已实现＂波动率,其中ARFIMA-RV是一类非常重要的波动率预测模型。本文在高频金融数据的基础上建立了赋权已实现波动率模型,发现其具有长记忆性,并通过建立对数赋权已实现波动率的分整自回归移动平均模型（lnWRV-ARFIMA）对赋权已实现波动率进行了拟合和预测。最后介绍了赋权已实现波动率在风险价值度量中的重要应用,并
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