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中国期货业发展创新与风险管理研究
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信息其他归因因素所包含的信息对期货未来的影响效果不大
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表 $) 玉米期货波动率预测模型比较

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利用第三节建立的 !>7KU!%#%".!<J模型同样采用滚动窗口的方法对相同
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样本区间的玉米期货的未来波动率进行预测
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下面我们将基于玉米期货数据对 !>7KU.!<J模型的波动率预测效果进行回
测检验使用的方法和样本区间同玉米现货一样比较 !>7KU.!<J模型的波动
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率对连续 #$ 天/$ 天和 %#$ 天历史波动率的预测效果 !所有波动率均已年化 $
表 #- 基于玉米期货的波动率预测误差指标的结果表明!>7KU.!<J模型对
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#$天波动率的预测效果最好/$ 天次之%#$ 天最差将预测结果做于一张图 !见
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图 +$"$
表 $, 基于玉米期货的波动率预测误差指标
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!>7KU .!<J预测 #$ 天波动率 $,$%/-(/ $,$$$.%/%%% $,$%(&#&
!>7KU.!<J预测 /$ 天波动率 $,$#.-%& $,$$/%/*..+ $,$+$*.&
!>7KU.!<J预测 %#$ 天波动率 $,$+/-&& $,$%%&&&%#- $,$.#/(/

图 +$'玉米期货的预测波动率比较

图 +$ 同样表明!>7KU.!<J模型的预测波动率与 #$ 天历史波动率最为接
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近与 /$ 天和 %#$ 天历史波动率差别较大也就是说!>7KU.!<J模型对短期
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历史波动率的预测效果最好
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综上所述基于 !>7KU.!<J模型的预测波动率作为短期场外玉米期货期权
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