下载后可任意编辑极差信息金融市场波动率的讨论综述与评价极差信息金融市场波动率的讨论综述与评价 摘要：金融资产收益的波动率对于期权定价、资产投资组合以及风险管理都十分重要，对于波动率的度量有几种不同的方法，文章从极差的角度入手，总结并评价了近年来极差信息波动率在金融市场中的理论进展与应用讨论，并给出关于极差信息波动率讨论的讨论展望
关键词：极差；低频极差波动模型；高频数据；已实现极差波动率；市场微观噪音 一、 引言 金融资产的波动率在衍生产品定价、资产分配与风险管理等方面都发挥着重要的作用，一直是金融计量领域的讨论热点
随着全球金融市场的一体化和金融工具的复杂化，对波动率的测度要求也越来越高
目前，关于波动的度量方法大致分为三类：低频波动率模型、高频已实现波动率和混频已实现波动率模型
低频波动率模型主要是（G）ARCH 以及随机波动模型；高频已实现波动率采纳高频数据计算日内收益的平方和；混频已实现波动率模型是将高频已实现波动率与低频波动率模型结合起来
以上三种关于波动率的测度方法虽然在理论和实际应用中取得了较好的成果，但始终存在一些不足
这些方法都是采纳的金融资产的收益率数据，只采纳收盘价或开盘价信息，始终没有充分利用所采集到的样本信息
然而，一些讨论表明来自于最高价与最低价之差的极差信息在估量波动率方面能够得到比收益率数据更好的效果
极差数据使用了资产价格的最高价与最低价，与只使用收盘价的收益率数据相比利用了更多的资产价格数据信息
极差在统计学中的概念是一组数据中最大值与最小值的差，是对数据离散程度的一种度量
金融数据中的极差则是指在某段时间内最高价与最低价之差
最早关于极差的讨论可追溯到 Feller（1951），在其文中率先推到出了零均值独 立 同 分 布 随 机 变 量 和 的 极 差 的 渐 近 分 布
直 到 1980 年 Parkinson 在Fell
