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高频金融数据的长记忆SV模型分析——基于FFF回归

2006-03-10分类号:F224

【作者】韩伟  李钢  
【部门】天津大学管理学院  天津大学管理学院 天津300072  天津300072
【摘要】高频金融数据的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。与低频数据不同,高频数据通常具有“日历效应”和波动长记忆性。本文在使用弹性傅立叶形式(FFF)回归技术消除“日历效应”的基础上,针对高频数据的波动长记忆性建立了长记忆SV模型,结果发现高频数据的波动持续性大大降低。
【关键词】高频金融数据  弹性傅立叶形式(FFF)回归  日历效应  波动持续性  长记忆SV模型
【基金】
【所属期刊栏目】西北农林科技大学学报(社会科学版)
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