研报系统探讨了如何基于不同时间跨度（短期至12个月）预测市场波动率，并构建投资组合追踪误差的期限结构。研究表明，长期预测（12个月）中随机波动率模型（SV）通过自回归过程精确捕捉波动率的连续性，显著优于GARCH、EWMA及历史波动率法；短期（3-6个月）则无绝对最优模型，但需避免过度依赖近期数据或无动态调整的方法。创新性地将波动率预测整合至混合因子风险模型，通过加权回归消除异方差并生成追踪误差曲线（如周度1.8% vs 年度1.4%），为基金经理提供动态风险视角，减少因短期波动导致的无效调仓。此框架对资产配置和风险管理具有普适价值，尤其在高波动市场环境下可优化组合稳健性。

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