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摘要
　　波動(dòng)率在期權(quán)和期貨交易中都起到了關(guān)鍵作用，因此對波動(dòng)率的研究具有重要意義。本文將研究重心聚焦在低頻波動(dòng)率上，進(jìn)行了如下研究并得出了一定結(jié)論：
　　1）文本挖掘方法能夠獲取較全面的商品影響因素。
　　2）預(yù)測模型優(yōu)于均值回歸模型并出現(xiàn)了與歷史波動(dòng)率一樣的翹尾效應(yīng)。
　　3）在俄烏沖突前預(yù)測模型通過小眾因子提前捕捉到了原油價(jià)格的異動(dòng)。
　　4）根據(jù)最新預(yù)測情況，絕大部分商品的未來月波動(dòng)率都將上升。
　　研究證明預(yù)測模型對于低頻波動(dòng)率的預(yù)測較準(zhǔn)確，并且在識別非線性因素和尾部風(fēng)險(xiǎn)以及歸因分析中更具優(yōu)勢。
　　核心觀點(diǎn)
　　波動(dòng)率的判斷在實(shí)際業(yè)務(wù)中具備較大的意義，它會顯著影響期貨做市商交易的成本與風(fēng)險(xiǎn)，也是期權(quán)定價(jià)的關(guān)鍵部分。本文研究的重點(diǎn)是對較低頻的以日頻數(shù)據(jù)計(jì)算的波動(dòng)率，以月度為時(shí)間區(qū)間的波動(dòng)率進(jìn)行預(yù)測。
　　1）對搜集網(wǎng)絡(luò)上的各類商品品種新聞并采用DP-Sent-LDA機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行文本挖掘分析，得出30多種商品影響因素，并對影響因素進(jìn)行分類及尋找相應(yīng)的代理指標(biāo)用以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
　　2）對代理指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行日頻轉(zhuǎn)化、計(jì)算其波動(dòng)率、z-score標(biāo)準(zhǔn)化等處理，代入回歸模型得到預(yù)測波動(dòng)率變化，再加上過去20日波動(dòng)率最終預(yù)測未來20日的波動(dòng)率。
　　3）預(yù)測模型的擬合優(yōu)度要高于均值回歸模型，通過引入更多影響波動(dòng)率的重要指標(biāo)，出現(xiàn)了和真實(shí)值一樣的翹尾效應(yīng)，部分捕捉到了均值回歸無法捕捉的影響因子與波動(dòng)率之間的非線性關(guān)系。
　　4）在俄烏沖突中預(yù)測模型對原油波動(dòng)率的預(yù)測由于運(yùn)輸費(fèi)用這一小眾因子提前出現(xiàn)了反轉(zhuǎn)，導(dǎo)致了該指標(biāo)的波動(dòng)率加大，從而提高了整體的預(yù)測效果。
　　5）模型最新預(yù)測結(jié)果表明，大部分品種未來波動(dòng)率都將上升。