由我院姜富伟副教授和他合作者撰写的论文“经济变量对股市波动率的预测能力”（Forecasting Chinese Stock Market Volatility with Economic Variables）于2015年11月在SSCI期刊《新兴市场金融与贸易》（Emerging Market Finance and Trade）在线刊发。

很多重要的金融实务比如风险管理、资产定价和投资组合管理等都需要预测未来股市波动率。现有文献提出了众多预测波动率的方法或变量。最近，一些学者开始研究经济变量对股市波动率的预测能力。比如，Corradi et al. (2013) 等从理论上证明宏观经济周期可以影响和预测股市波动率，而Christiansen et al. (2012), Paye (2012),和Engle et al. (2013)等提出一些基于美国股市的实证证据. 本文使用中国股市数据研究分析经济变量是否可以预测中国股市波动率。

具体说，本文使用已实现波动率测度股市波动，然后检验了十多个经济变量对股市波动的预测能力，包括通货膨胀、货币发现增长率、工业产出波动、股利收益率、盈余收益率、账面市值比等等。研究发现，多个经济变量可以显著预测中国股市波动。经济变量的波动率预测能力不仅在统计上显著，在经济上也很显著，而且预测能力在样本外稳健。本文还尝试使用更复杂的预测方法比如混合预测和主成分因子预测等把这十多个经济变量的预测信息有效的加总到一起。实证研究发现，混合预测和主成分预测都可以在单个经济变量的基础上进一步提高对中国股市波动率的预测能力。