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[期刊] 统计与决策
[作者]
谢家泉 陆新根
[期刊] 统计与决策
[作者]
李梦玄 周义
文章采用高频的5分钟数据检验了上海和深圳各股市价格和交易量之间的线性和非线性Granger因果关系,结果表明各市场量价之间仅存在双向的线性引导关系,并不存在非线性Granger因果关系。这个结论对于建模和预测有重要的意义。
关键词：
Granger因果关系 线性 非线性
[期刊] 证券市场导报
[作者]
西村友作 门明
本文以中国股市的已实现波动率(RV)与已实现极差波动率(RRV)为研究对象,采用LR检验与动态分位数检验对三种长记忆模型(ARFIMA、ARFIMAX、HAR)进行了VaR预测能力的比较研究。主要结论为:长记忆模型的VaR预测能力显著优于基于日收益率的GARCH模型,其中以在偏t分布下的ARFIMAX模型的表现为最佳;与标准正态分布相比,在偏t分布下计算得到的VaR值更能准确反映中国股市真实的VaR;中国股市的RV与RRV均具有长记忆性、波动非对称性等特征。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
李梦玄
本文根据信息经济学理论,采用高频数据建立SVAR模型对我国A、B股市场之间的量价信息传递特征进行了全面的研究。主要结论为:A、B市场之间的信息流是双向传递的,但是信息传递的方向主要是从A股市场到B股市场,信息主要是在A股市场发现,而且成交量是股价趋势的先行指标。
[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] 财经问题研究
[作者]
刘光强
本文基于高频波动率模型及Copula理论详细探讨了"沪港通"实施背景下两市之间的相互关系。首先利用能够刻画长记忆的HAR、HAR-J、CHAR及SHAR四种模型对沪港股市的高频波动进行建模,然后在此基础上利用N-Copula和t-Copula模型对沪港股市2013年1月至2016年12月间的动态相关关系进行分析,同时以2014年11月17日实施的"沪港通"为标志,将样本分为前后各两年两个分样本进行经验分析。结果表明:(1)动态的t-Copula模型较N-Copula模型更能准确刻画沪港股市之间的相关关系。(2)HAR及HAR-J模型较CHAR及SHAR模型对沪港股市间的相关关系具有更佳的拟合效果。(3)"沪港通"实施之后两市之间的相关关系提升幅度达到12%以上,且港市对沪市的影响逐渐增强。
[期刊] 经济科学
[作者]
刘金全 刘汉 印重
传统宏观计量模型需要利用加总或插值等方法将混频数据统一到同频数据再应用于宏观经济模型中。而混频数据模型是直接利用混频数据构建模型,避免了因数据加总或插值导致的信息损失和人为信息的虚增,充分利用了现有高频数据的信息,改进了宏观计量模型估计的有效性和预测的精度。混频数据抽样模型(MIDAS)是混频数据模型的一种,它使用参数控制的滞后权重多项式函数对高频滞后数据进行有权重的加总并构建模型,再通过数值优化和非线性的方法估计混频数据模型中的最优参数。MIDAS模型是攫取现有高频数据的全样本信息用于宏观经济和金融的分析与预测的有效方法,本文基于该模型的实证研究探寻混频数据在中国宏观经济应用中的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
陈王 马锋 魏宇 林宇
如何充分挖掘交易数据中有价值的信息对金融风险管理极其重要,现有研究中基于低频波动模型的风险测度方法几乎已经做到了极致,而能达到的预测效果却并不稳健,对高频波动模型的研究相对比较匮乏。那么高频模型能否从高频数据中挖掘出更有价值的信息以便用于风险管理之中呢?本研究通过建立12个低频和9个高频波动模型对上证综指进行样本外动态VaR的滚动预测发现,高频模型相对于低频模型具有更好的稳定性,并且在多数情况下高频模型优于低频模型;多头与空头的风险预测效果具有显著差异,多头风险在高风险情况下高频模型表现出色,低风险情况下并不理想,空头风险则在所有情况下都表现较好。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘衡郁
本文采用tick数据作样本,将分笔成交量分解为买入指令流和卖出指令流,依据向量自回归模型(VAR),研究1分钟和5分钟频段内收益率和净买入指令流二者之间关系,以揭示证券交易中的反馈特征。研究发现:1分钟系统存在正负反馈交易特征,5分钟系统存在负反馈交易特征;投资者交易行为存在粘性,频率越高,粘性行为越明显;当期反馈系统面临净买入指令流冲击时,收益率最初反应很大,随之减小,最后冲击效应趋于平稳。
关键词：
金融学 反馈特征 向量自回归 高频数据
[期刊] 上海经济研究
[作者]
胡志军 沈根祥
本文改进了Andersen等(2010)的资产价格日内序列跳跃检验方法:基于Corsi等(2010)的方法检验跳跃存在性,提高了跳跃存在性检验的功效;使用Mancini&Reno(2011)的时点方差估计量对价格改变量进行标准化,得到更为合理的跳跃发生时段和跳跃幅度。基于改进后的序列跳跃检验方法对上证综指和深证成指日内高频数据的实证研究表明,在5%的显著性水平下,在样本时期内,多于1/5的交易日有跳跃发生,跳跃性方差占总的已实现方差的比例约为7%;一周中,周一和周五发生跳跃的次数明显多于其他交易日,一交易日中,跳跃多数发生在开盘后的半小时内;正向跳跃次数多于负向跳跃次数,跳跃幅度的分布具有双峰...
关键词：
跳跃 高频数据 序列跳跃检验
[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] 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] 财会通讯(学术版)
[作者]
刘衡郁
本文归纳了流动性刻画维度和度量指标,选取不同规模和价位股票的高频数据作样本,吸收Amivest流动性比率计算原理,设定价格对交易量变动的敏感性为流动性度量指标,分析股票日内交易特征和流动性影响因素。结果发现:日内模式价格变动呈仰卧"F"形,交易量呈仰卧"E"形,而非传统的"L"或"U"型;日内交易模式、股票规模和股票价位均影响着股票流动性;日内模式异动时间内,股票流动性差;大规模股票流动性强;高价股流动性差。
关键词：
流动性 高频数据 日内交易模式
[期刊] 国际金融研究
[作者]
王茹婷 李文奇 黄诒蓉
中美贸易摩擦备受各界关注,研究中美贸易摩擦对中国金融市场波动率的冲击具有时代意义。本文基于HAR-RV事件拓展模型及日内跳跃Logistic模型,量化分析了中美贸易摩擦事件对中国沪深300指数及受加增关税影响的行业指数(农产品、通信设备、专用设备、医疗器械、铁路运输、航天装备)造成的影响。本文研究发现,中美贸易摩擦事件对这些指数均会产生迅速且短暂的冲击;美国制裁公告比中国制裁公告对中国市场的影响更大;通信设备与医疗器械行业受美国制裁公告影响程度最大;引入贸易摩擦事件会加强波动率预测模型样本内外的预测效果。本文实证结果可为政策制定者防范系统性金融风险提供参考。
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