2019年11月15日上午，北京大学经济学院与国家发展研究院联合举办的计量、金融和大数据分析工作坊第十五场在经济学院107会议室展开。工作坊主要研究计量经济学理论和应用，实证金融学和金融计量学以及大数据分析（人工智能、机器学习）在经济学和金融学中的应用等方向。本次邀请北京大学国家发展研究院博士研究生梁方做主题报告。工作坊由国家发展研究院黄卓副教授主持。国家发展研究院孙振庭助理教授，经济学院王熙助理教授、新结构经济学研究院胡博助理教授参与了工作坊。
主题报告以“周频波动率”为主题，使用日间以及日内标普500ETF数据研究了1996年初至2017年中期21.5年内标普500波动率的日间差异：周一与周五波动率显著高于其他日期波动率。首先，日频波动的有显著的一部分发生在前日市场关闭到本日市场开盘期间，该比例是随时间变化的，从大约1996年的21％逐渐增加到最近的接近40％。纵观各个工作日，隔夜波动率存在很大差异。从星期五到星期一，星期四到星期五，“隔夜”波动率比其他工作日高出近50％。该报告还发现就业数据公布对隔夜波动率具有重大影响。公告日的波动率，系统性地高于其他几天。其次，开盘到收盘波动率模式与隔夜波动率有所不同。在一周的中间，开盘-收盘波动率明显更高。
因此该项目提出了一个两分的已实现方差GARCH模型，用以分别估计两类波动率的节奏。不仅该模型有着显著的样本外预测改进，该项目也将此部分改进量化为投资者将获得的效用收益。
梁方，北京大学国家发展研究院金融学博士生，2018至2019年访问美国北卡罗来纳大学教堂山分校经济系。研究领域包括金融计量，实证金融，经济预测等。
供稿 | 金融学系 王熙
美编 | 陶雨晴
校对 | 阿布、禾禾
