Realized GARCH, CBOE VIX, and the Volatility Risk Premium
Realized GARCH、CBOE VIX 与波动率风险溢价AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究波动率动态，并用随机贴现因子解释波动率风险溢价和 VIX。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
Realized GARCH、CBOE VIX 与波动率风险溢价
- 研究问题
- 如何在同一模型中刻画 VIX 与波动率风险溢价，并解释真实测度和风险中性测度下不同动态所产生的溢价时变性？
- 方法与思路
- 作者在 Realized GARCH 中引入收益冲击与波动率冲击，将两者纳入指数仿射随机贴现因子，以表达波动率风险补偿。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模型可给出 VIX 和波动率风险溢价的闭式表达，并在标普500相关实证中显著优于常规 GARCH 模型。
- 阅读关注点
- 应核对测度转换、贴现因子的约束和闭式公式推导，以及实证比较的评价指标、基准设定与显著性检验方式。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未说明具体参数限制、比较指标及优势的数值大小。
原文摘要
We show that the Realized GARCH model yields close-form expression for both the Volatility Index (VIX) and the volatility risk premium (VRP). The Realized GARCH model is driven by two shocks, a return shock and a volatility shock, and these are natural state variables in the stochastic discount factor (SDF). The volatility shock endows the exponentially affine SDF with a compensation for volatility risk. This leads to dissimilar dynamic properties under the physical and risk-neutral measures that can explain time-variation in the VRP. In an empirical application with the S&P 500 returns, the VIX, and the VRP, we find that the Realized GARCH model significantly outperforms conventional GARCH models.