基于带隐含波动率的混频条件自回归极差模型的股市波动率预测研究

极值理论表明价格极差是波动率的一个有效的估计量。同时,众多研究表明,基于期权价格的隐含波动率包含了市场前瞻性的信息。本文在经典的基于极差的条件自回归极差(CARR)模型基础上,充分考虑价格极差的长期动态性以及期权隐含波动率包含的信息,构建了带隐含波动率的混频CARR (CARR-MIDAS-IV)模型对极差波动率进行建模和预测。CARR-MIDAS-IV模型通过引入MIDAS结构能够捕获条件极差的长期趋势过程(长期记忆特征)。而且,CARRMIDAS-IV模型同时考虑了极值信息以及隐含波动率包含的关于未来波动率的信息(前瞻信息)对波动率建模和预测。采用恒生指数和标普500指数及其隐含波动率数据进行的实证研究表明,充分考虑条件极差的长记忆性(MIDAS结构)以及隐含波动率包含的信息对于极差波动率建模和预测具有重要作用。总体而言,本文构建的CARR-MIDAS-IV模型相比其他许多竞争模型具有更为优越的数据拟合效果以及波动率预测能力。特别地,CARR-MIDAS-IV模型对于中、高波动期波动率的预测具有较强的稳健性。     

二苯醚烷基化反应中酸性离子液体的循环使用

使用酸性离子液体催化二苯醚与十二烯烷基化反应,考察了离子液体的失活原因,提出了循环使用离子液体的解决办法.在二苯醚与十二烯烷基化反应中, Lewis酸性离子液体不能多次循环使用的原因是离子液体与二苯醚相互作用导致具有催化活性的Al2Cl72－分解、流失.改变离子液体的阳离子不能从本质上解决其与二苯醚间的相互作用.适时补加损失量的AlCl3使离子液体的Lewis酸性得以恢复,可以解决体系中酸性离子液体循环使用问题,循环使用8次后产物产率仍保持90％左右.