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6月3日，由上海市數(shù)據(jù)科技與決策前沿科學(xué)研究基地，商務(wù)分析研究中心，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院主辦的“量化方法與數(shù)據(jù)分析講座系列”（Quantitative Methods and Data Analytics Seminar Series，QMDA）第12期在線上如期舉行。來(lái)自復(fù)旦大學(xué)的王曉虎老師受邀做了主題為“Modeling and Forecasting Realized Volatility of Cryptocurrency”的精彩學(xué)術(shù)講座。本次講座由上海財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院王文斌教授和謝天副教授主持。

本文介紹了一種全新的隨機(jī)波動(dòng)率（stochastic volatility）模型，并可以應(yīng)用于加密貨幣實(shí)際波動(dòng)率（realized volatility, RV）的計(jì)算和預(yù)測(cè)。

該模型是一個(gè)離散的分量Ornstein-Uhlenbeck (fOU) 過(guò)程。其具備時(shí)變性（time-varying），且其時(shí)變持久程度取決于已實(shí)現(xiàn)四次變差（realized quarticity）。類似的設(shè)定，也可見于著名的 HARQ 模型。

在填充漸近方案下，該過(guò)程具有局部近似隨機(jī)單位根的設(shè)定，其誤差項(xiàng)是分量高斯噪聲，因此可以進(jìn)行分量積分操作。模型中參數(shù)可以據(jù)此進(jìn)行計(jì)算，且其漸近理論也比較容易建立起來(lái)。

實(shí)證研究中，王教授使用了110種最為流行的加密貨幣進(jìn)行預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)分析。其市場(chǎng)規(guī)模占了整體加密貨幣的99%以上。

實(shí)證結(jié)果顯示，當(dāng)使用該模型預(yù)測(cè) 110 種加密貨幣的 RV 時(shí)，其預(yù)測(cè)精度優(yōu)于幾乎所有常規(guī) RV 預(yù)測(cè)模型。

活動(dòng)最后，參與講座的師生都與王教授進(jìn)行了熱烈地互動(dòng)與討論，講座在大家的熱烈研討中圓滿結(jié)束。

責(zé)編 | 江鑫潔 審編 | 傅雅鈺 沈夢(mèng)雪