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2024年7月11日 — 本文主要研究了在机器学习时代异质自回归（HAR）模型与机器学习技术在实现波动率预测方面的表现。研究发现，尽管机器学习技术在处理复杂金融数据方面具有 ...

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2025年1月21日 — GARCH族模型基于严谨的统计理论基础，能够有效刻画金融收益率的典型特征；而HAR模型则提供了一种直观且实用的建模思路，在实证研究中展现出良好的预测性能。

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作者：刘晓倩 · 2017 · 被引用次数：5 — 本文在介绍了现有典型的各种波动率预测模型的基础上，将表示隐含波动率的市场波动率指数（CVX）作为影响因子引入高频数据HAR模型，构成HAR-CVX模型，该模型既利用了股票交易的高 ...

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作者：杜宇萌 · 2025 — 本研究构建了基于极端梯度提升(XGBoost)和已实现波动率异质自回归(HAR-RV)的混合模型，采用沪深. 300指数的五分钟价格数据，选取已实现波动率的历史值、 ...

stat.ecnu.edu.cn

2023年11月10日 — 在午餐会上，苑老师介绍到此次分享的工作是HAR模型的发展。HAR模型简单且实用，受到许多学者的认可。但模型中一些参数的选取过于局限，也难以捕捉高频动态 ...

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基于高频数据视角, 文章提出时变参数(TV),Realized HAR GARCH混合预测模型, 同时考虑资产波动率的聚集性、长记忆以及由测量误差引起的参数衰减偏差效应.

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2025年1月21日 — 本文着重探讨三种主流波动率建模方法：广义自回归条件异方差模型(GARCH)、Glosten-Jagannathan-Runkle-GARCH模型(GJR-GARCH)以及异质自回归模型(HAR)。本文 ...

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2025年1月12日 — 异质自回归（HAR）模型是一种强大的工具，能够通过考虑不同时间尺度的历史数据来提高时间序列预测的准确性。其在金融领域的应用，尤其是在波动率建模方面，展现 ...

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运用VaR预测序列图和平均分位数损失函数，实证分析了VaR预测效果。结果表明，HAR-RV-SENT GAS模型在波动率和VaR预测能力上效果较佳，HAR-RV GAS模型次之。研究可为金融投资者 ...

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