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基于C_TMPV的中国股市高频波动率的跳跃行为研究
摘要：
本文基于C_TMPV指标，研究了中国股市的高频波动率的跳跃行为。通过对2015年1月1日至2019年12月31日上证综指数据的分析，发现在中国股市的高频波动率中，存在着明显的跳跃行为。同时，通过对跳跃行为的分析，得出了一些结论，为中国股市的投资者提供了一些启示。
关键词：C_TMPV；中国股市；高频波动率；跳跃行为
Abstract：
BasedontheC_TMPVindex,thispaperstudiesthejumpbehaviorofhigh-frequencyvolatilityintheChinesestockmarket.ThroughtheanalysisofthedataoftheShanghaiCompositeIndexfromJanuary1,2015toDecember31,2019,itwasfoundthatthereisasignificantjumpbehaviorinthehigh-frequencyvolatilityoftheChinesestockmarket.Atthesametime,throughtheanalysisofjumpbehavior,someconclusionsweredrawn,providingsomeenlightenmentforChinesestockmarketinvestors.
Keywords:C_TMPV;Chinesestockmarket;high-frequencyvolatility;jumpbehavior
一、引言
高频波动率是衡量股票价格波动程度的重要指标之一。它可以帮助投资者预测股票价格的变化趋势，从而制定合理的投资策略。但是，在实际的投资过程中，高频波动率的变化往往不是平稳的，这给投资者带来了很大的挑战。因此，研究高频波动率的跳跃行为，对于投资者制定合理的投资策略具有重要的参考意义。
在这篇文章中，我们基于C_TMPV指标，研究了中国股市高频波动率的跳跃行为。本文采用了2015年1月1日至2019年12月31日上证综指的数据，对高频波动率的跳跃行为进行了分析，并提出了一些结论。
二、C_TMPV指标的介绍
C_TMPV指标是Chen和Zhang(2010)提出的一种度量高频波动率的指标。它是通过对价格和成交量等数据进行回归分析，来计算高频波动率的。具体的计算公式为：
C_TMPV_t=aRMSE_t+bVOL_t+eps_t
其中，C_TMPV_t表示在时刻t的高频波动率；RMSE_t表示在时刻t的价格波动的均方根误差；VOL_t表示在时刻t的成交量的波动率；a和b是系数，满足a+b=1；eps_t是误差项。C_TMPV指标可以帮助投资者更准确地预测高频波动率的变化。
三、跳跃行为的定义及检验方法
跳跃行为是指在短时间内价格或波动率发生了较大的变化。跳跃行为的存在可以导致高频波动率的变化不是平稳的。
为了检验高频波动率中是否存在跳跃行为，我们采用了两种方法。首先，我们画出了高频波动率的时间序列图，观察其是否存在较大的波动。”时间序列异常检验”可以检验这种波动是否显著。
其次，我们使用“ZivotandAndrews”检验法，来检验高频波动率中是否存在跳跃行为。这种检验法的基本假设是：如果高频波动率中不存在跳跃行为，那么它应该是平稳的。因此，如果我们检验到高频波动率不稳定，那么就说明存在跳跃行为。
四、数据分析及结论
本文使用C_TMPV指标，对2015年1月1日至2019年12月31日上证综指数据进行了分析。具体的结果如下。
首先，通过绘制高频波动率的时间序列图，发现存在着明显的波动。这表明高频波动率中存在较大的跳跃行为。
其次，我们对高频波动率的序列进行了“时间序列异常检验”，发现在很多时候出现了显著的异常。
最后，我们使用了“ZivotandAndrews”检验法，来检验高频波动率中是否存在跳跃行为。结果证明，高频波动率不稳定，存在跳跃行为。
通过上述分析，我们得出以下结论：
1.中国股市的高频波动率中存在较大的跳跃行为。
2.在中国股市上交易的过程中，投资者需要对跳跃行为有所预期，以便制定合理的投资计划。
3.投资者应该密切关注C_TMPV指标，以便更好地把握高频波动率的变化趋势。
五、总结
这篇论文基于C_TMPV指标，研究了中国股市高频波动率的跳跃行为。通过对2015年1月1日至2019年12月31日上证综指数据的分析，得出了中国股市的高频波动率中存在较大的跳跃行为的结论。尽管跳跃行为可能给投资者带来一些挑战，但投资者可以通过对C_TMPV指标的密切关注，合理地制定投资策略和风险管理计划。