摘要：本文以4种农产品期货的高频数据为样本，在实证考察预测因子对农产品期货已实现波动率的预测能力基础上，通过假定时变HAR模型的参数遵循独立正态一伽马自回归过程先验分布，构建了具有时变稀疏度的HAR模型（TVS—HAR），以同时考虑预测模型参数的时变性和预测模型的时变性，并采用MCS检验评价和比较该模型和其他HAR族模型的样本外预测性能．实证结果表明：TVs—HAR模型能较好地识别和拟合潜在预测因子对农产品期货市场波动率的预测的重要性和影响程度的时变性；跳跃成分对我国农产品期货市场已实现波动率具有一定的预测能力；相对于其他几类HAR模型，TVS—HAR模型的预测性能最好．

关键词：已实现波动率 时变稀疏度 har模型 样本外预测 

单位：中山大学国际金融学院; 广州510275; 华南理工大学经济与贸易学院; 广州510006