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文档摘要

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高频时间序列中的GARCH模型波动率预测

一、引言

在金融市场中，波动率是衡量资产价格波动剧烈程度的核心指标，直接关系到风险管理、资产定价和投资决策的有效性。随着金融交易技术的进步，高频时间序列数据（通常指采样频率高于传统日度数据的分钟级、秒级甚至毫秒级数据）逐渐成为学术研究和实务分析的重要工具。与低频数据相比，高频数据能更细致地反映市场微观结构变化，捕捉日内交易行为对价格波动的影响，但也带来了噪声干扰、周期性波动等新挑战。

GARCH（广义自回归条件异方差）模型自1986年提出以来，因其对波动率聚类现象（即大波动后倾向于跟随大波动，小波动后倾向于跟随小波动）的出色捕捉能力，成为波动率预测领域