摘要：本文首次将百度指数引入HAR波动建模框架，基于跳跃、好坏波动率与百度指数提出HAR改进模型，实证研究揭示股指期货波动运行规律，并通过MCS检验分析预测模型优劣．HAR建模考察连续一跳跃波动、好一坏波动率的两种已实现波动分解．为了降低波动率估计偏差，基于序列相关法仿真统计最优抽样频率，利用已实现核修正的ADS检测识别跳跃，进一步修正好坏波动率与符号跳跃．基于沪深300股指期货的样本内外预测表明：连续波动比跳跃波动对未来已实现波动的预测贡献更大；好坏波动率具有不对称的波动冲击，好（坏）波动率抑制（加剧）未来波动性；符号跳跃对未来波动具有负向冲击；好坏波动率分解优于连续与跳跃波动分解；百度指数能显著提升HAR波动建模的样本内外预测能力；MCS检验证实，考虑符号跳跃与百度指数的HAR—RV—SJ—BI模型表现最佳．研究结论对认识股指期货波动规律和市场风险具有意义．

关键词：已实现波动率 跳跃 好坏波动率 百度指数 波动率预测 

单位：哈尔滨工业大学管理学院; 哈尔滨150001