摘要：经典的波动率模型（GARCH等）是收益率为基础的模型，利用的是收盘价信息，忽略了价格波动的日内信息，这将导致信息与效率的损失。为了弥补这一缺陷并获得满意的波动率预测效果，本文引入并扩展了基于价格极差的自回归波动率模型。实证研究表明新模型能够有效刻画波动率的动态变化规律，其预测效果一致性地优于经典的GARCH模型。同时，我们的研究还证实了在波动率模型中加入收益率的滞后项能够提高模型的解释能力，并且存在明显的“杠杆效应”。

关键词：波动率建模 价格极差 日内信息 预测绩效 

单位：湖南师范大学商学院 湖南长沙410081 中国科学院数学与系统科学研究院 北京100190