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[期刊] 统计研究
[作者]
徐国祥 金登贵
目前关于ACD的实证研究已经十分丰富,却很少有人把注意力放在ACD及其扩展模型设定的检验上,本文采用的D检验就是通过衡量残差密度函数的参数和非参数估计值之间的紧密程度,来检验模型设定的优劣。
关键词：
ACD模型 设定检验 密度函数
[期刊] 统计与决策
[作者]
鲁万波
本文结合高频数据所表现出的独有特征系统地回顾了近年ACD(Autoregressive Con-ditional Duration)模型及其扩展在国际、国内的发展状况,展望了该模型的发展方向。
关键词：
高频数据 超高频数据 ACD模型 久期
[期刊] 财经研究
[作者]
徐国祥 金登贵
扩展的ACD模型是金融高频数据分析的一种重要方法。根据Hentschel(1995)关于建立非对称GARCH模型家族的方法,原始自回归条件期间模型(Autoregres-sive Conditional Duration,简称ACD模型)可以产生多种扩展类型。文章通过对中国石化价格期间的实证分析,表明现有ACD模型强加的约束条件与数据实证相矛盾,而且证实了由扩展ACD模型赋予的许多弹性。综合考虑所有的实证结果,通过LogL、AIC以及D检验值的对比,BCACD、EXACD、LACDⅠ三类模型实证结果的效果最好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李胜歌 张世英
金融高频数据和金融波动率是目前金融领域研究的热点问题。本文对基于金融高频数据的金融波动率估计量——"已实现"双幂次变差进行了建模和预测。"已实现"双幂次变差无模型、计算简便,在一定条件下是金融波动率的无偏估计量,并且具有稳健性和有效性。通过用上证综指对"已实现"双幂次变差进行ARFIMA建模,发现中国股票市场的上证综指"已实现"双幂次变差时间序列具有长记忆性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘水洋 王一鸣
文章针对我国沪深300股指期货高频数据时间序列具有趋势运动特性,提出了趋势持续期模型。首先采用泊松过程对趋势持续期的市场微观结构进行建模,得出了趋势持续期在理论上服从Gamma分布;基于经验模态分解算法提取股指期货日内高频交易数据的趋势持续期,采用最大似然估计法,估计趋势持续期的Gamma分布参数,同时通过Kolmogorov-Smirnov检验验证了模型的有效性;最后对不同采样间隔下的趋势持续期进行标准化处理,趋势持续期模型具有很好的稳健性。
[期刊] 统计研究
[作者]
刘广应 包悦妍 林金官
高维协方差矩阵的准确预测对于投资组合和风险管理至关重要。本文利用金融高频数据得到已实现协方差矩阵，并对其进行DRD分解，对已实现波动率矩阵D进行向量化；为保证已实现相关系数矩阵R预测值的正定性，对其进行Cholesky分解，对分解后的矩阵进行向量化；利用向量自回归VAR对这两组向量分别建模，利用LASSO方法对高维VAR模型进行参数估计；建立已实现波动率矩阵D和已实现相关系数矩阵R的动态模型，构建了LASSO-CDRD协方差矩阵动态预测模型，并利用均值方差最优投资组合对协方差预测模型进行经济学评价。实证分析表明，相对于协方差预测比较模型，LASSO-CDRD协方差矩阵预测模型具有较高预测精度和夏普率，综合效果最优。
[期刊] 统计与决策
[作者]
闫晓红
模型设定检验是一个难度极大而又极为重要的问题,它是进行统计估计和推断的基础,也是证实或反驳相应的经济理论的依据。文章在阐述非参数方法和一致模型设定检验内涵的基础上,从不同角度介绍了模型设定检验的非参数研究,并对已有研究成果和文献进行了总结和归纳。
关键词：
非参数方法 模型设定检验 研究综述
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
苗晓宇
首先计算了已实现波动率和超高频波动率,然后使用ARFIMA(0,d,0)-SKST模型计算了条件波动,最后对条件波动调整后的收益率进行了拟合并计算出了VaR值。实证结果发现,使用高频数据甚至超高频数据测量金融风险的准确性并不比低频数据高很多,如果选用模型恰当,完全能够使用低频数据得到高频数据的精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李胜歌 唐勇
选取具有良好统计性质的金融波动率估计量来构建VaR,,可以使市场风险的度量更为准确。高频数据由于比低频数据包含了更多的市场信息,因此基于高频数据的金融波动率估计量更为准确。但是基于高频数据的波动率估计量为数众多,目前仅有对各个估计量本身性质的比较研究,在应用于VaR的研究中如何选取估计量使得VaR的计算更为准确则不得而知。因此,文章选取了高频数据下的若干个有代表性的金融波动率估计量,进行VaR值的计算,并对其结果进行了比较研究,同时进行了持续性分析。通过实证研究表明VaR序列具有持续性,其中由赋权"已实现"双幂次变差计算所得的VaR值更准确,从而为VaR的精确计算和正确建模提供了依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿克红 张世英
金融市场超高频时间序列建模是目前金融计量经济学研究的热点。该文在已有研究的基础上,建立了ACD-GARCH-V模型,通过实证分析考察了超高频交易量变化率及交易持续期对金融产品收益率和波动性的影响。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
王天一 黄卓
"厚尾现象"是金融时间序列分布的一个普遍特征,本文将RealizedGARCH模型推广到容纳厚尾分布的情形,并将杠杆函数的幂次放松为待估参数。结果显示,使用Skewed-t分布的模型能够较好地反映收益率序列的厚尾和偏峰性质,放松的幂次参数可以给出更贴合数据的"信息冲击曲线"。引入厚尾分布亦可用改进Realized GARCH模型对实现测度的预测,其中使用标准t分布的模型给出的预测精度最高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢家泉 陆新根
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
凌士勤 杨波 袁开洪 凌云
本文提出了基于高频数据的分类信息混合分布GARcH模型,以上证 指数的五分钟高频数据作为研究对象,引入修正的混合分布(MMM)模型,将去 除了趋势性和序列相关性的不同性质的对数交易量分解为进入市场的正的随机信息 流和负的随机信息流两部分,作为分类信息流代理,加入GARCH模型的方差方程 中,考察好消息、坏消息对上证指数波动性的影响。
关键词：
MMM 高频数据 分类信息 GARCH
[期刊] 中国软科学
[作者]
朱世武 刘淳
本文基于股票市场的高频数据,提出了一个股票收益率和持续期的联合模型。与传统模型中对两个变量分别进行分析不同,通过对收益率和持续期的联合分析,增强了估计和推断的准确性,提高了模型拟合数据的能力。通过将模型运用于中石化的股票实时交易数据中,发现中国金融市场有着明显的日间周期性特征,而这些特征跟市场的信息流以及投资者的避险行为相一致。另外,本文的实证结论在中国股市上还回答了市场微观结构中的很多重要问题。
关键词：
高频数据 联合模型 市场微观结构
[期刊] 经济学(季刊)
[作者]
李惠璇 朱菲菲 唐涯 李宏泰
由私人不确定信息引起的羊群行为可能导致股价偏离基本面,而基于公共信息的伪羊群行为却有可能促进新信息在股价中充分反映。本文首次采用中国A股市场高频交易数据,分析了公共信息发布对投资者伪羊群行为的影响及其价格效应。我们发现,在利好(利空)消息后,有短暂的超额买入(卖出)羊群行为。与私人信息不确定性导致的羊群行为不同,与公共信息方向一致的伪羊群行为有利于信息进入股价,并且不会伴随显著的价格反转。
关键词：
公共信息 伪羊群行为 价格效应
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