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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
刘洪 王江涛
在高频数据中,交易持续时间序列,交易量序列和收益率平方序列都存在长记忆现象。本文采用半参数方法,对同一只股票的上述三种序列的长记忆参数进分析比较,结果显示,三种序列都存在长记忆现象,而且同一只股票的上述三种序列具有相同的长记忆参数。这些结果为微观市场的相关理论提供了实证。
关键词：
高频数据 交易持续时间 长记忆参数
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张学斌 刘嘉焜 刘菁 刘泊旸
本文介绍了长记忆的概念 ,首次提出了一种与 ADF检验相结合的长记忆性判断方法。给出了将参数 d的初估计与近似极大似然估计相结合 ,将时间序列长记忆分析与短记忆分析相结合的建立ARFIMA模型的方法。论文进行了实证研究 ,并证明了该模型与其它模型相比的优效性
关键词：
时间序列 长记忆 ARFIMA模型
[期刊] 统计研究
[作者]
吴翌琳 南金伶
神经网络模型对大样本时间序列的拟合效果优于传统时间序列模型,但对于年度、月度、日度等低频时间序列的预测则难以发挥其优势。鉴于此,本文应用传统时间序列模型和神经网络模型,建立Holtwinters-BP组合模型,利用Holtwinters模型分别拟合各解释变量序列,利用BP模型拟合解释变量和自变量的非线性关系,基于某社交新闻类APP的日广告收入数据进行互联网企业广告收入预测研究。通过与循环神经网络(RNN)模型、长短期记忆神经网络(LSTM)模型等预测结果的对比发现:Holtwinters-BP组合模型的预测精度和稳定性更高;证明多维变量对于广告收入的显著影响,多变量模型的预测准确性高于单变量模型;构建的Holtwinters-BP组合模型对于低频数据预测有较好的有效性和适用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
习代青 肖洪策
文章采用拟极大似然法估计了一类长记忆时间序列模型的单均值变点,在变点大小固定和变点收缩两种情形下分析了估计量的渐近性质。研究发现,变点大小与长记忆性之间存在一种权衡关系。具体而言,当变点大小固定时,变点估计量是不相合的,而变分点估计量是T-相合的；当变点收缩时,变点估计量的收敛速度依赖于记忆参数d,估计量的极限分布得以推导。最后,蒙特卡洛实验和实证分析验证了所提理论结果的有限样本表现。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张双虎 黄强 孙廷容
将“系统自记忆模式”引入到水文时间序列预测中,推导了描述水文系统动力特性的微分方程,建立了水文时间序列预测的系统自记忆预测模型,并以黄河上游贵德水文站1919~1997年径流资料对该模型进行了验证。结果表明,该模型具有预测精度高,稳定性好,观测误差对预测值影响小的优点。
关键词：
系统自记忆 时间序列 年径流量预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
唐勇 张世英
本文对多维高频金融时间序列的“已实现”协方差阵提出相应的模型并进行建模,在此基础上研究了波动持续性质;讨论了高频时间序列的协方差平稳性与波动持续性的关系,同时证明了基于高频数据的协同持续定义与Bollerslev和Engle提出的协同持续概念具有内在的一致性;扩展线性持续到非线性情况,讨论了它们之间的内在关系,指出了持续性质在动态组合投资、风险规避策略中的意义和作用。
关键词：
高频金融时间序列 波动持续 协同持续
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
徐正国 张世英
高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。论述了迄今国际相关文献中几乎所有关于高频金融时间序列的理论和实证研究成果:高频时间序列的模型化方法、日历效应、"已实现"波动和ACD模型,指出了研究中存在的问题,展望了高频时间序列的研究趋势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯守国 张世英
本文以小波变换为工具,借助于小波方差研究股市高频数据收益率和波动率的长记忆性。结果表明,沪市高频数据的长记忆性总体上比深市大;在不同尺度上,沪深两市长记忆大小的关系并不稳定;高频数据波动率的长记忆性大于收益率的长记忆性。
关键词：
小波分析 小波方差 高频 长记忆
[期刊] 投资研究
[作者]
魏瑾瑞 朱建平 谢邦昌
金融高频数据有助于探索市场的微观结构和价格的短期行为,同时也为验证市场有效性提供了有力的佐证。但是将金融高频数据简单理解为一个细化的时间序列的做法至少忽略了日内与日间两个不同维度各自所具有的分布特征,为此本文提出双重视角。同时,受市场微结构噪声、跳跃等因素影响,金融高频数据也并不是一个优质的时间序列。从经验和理论特征两方面研究了金融高频数据的基本统计性质。
关键词：
金融高频数据 高频交易 双重视角
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
雷鸣 缪柏其
存款是银行评价业绩的一项重要指标,建立高精度的存款模型有利于银行的日常资金管理,能提高银行的资金利用率,降低成本等。本文以国内某国有商业银行储蓄存款和对公存款的月度数据为背景,讨论了存款序列的长记忆性问题,从而对于加深存款性质的认识,及此类时间序列建模具有借鉴意义。
关键词：
存款 长记忆 平稳性
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
盛积良 欧阳道中
金融时间序列长记忆参数的半参数估计方法以频域分析为主,带宽选择是其中必不可少的关键环节。不同的带宽可能给出差异明显的长记忆参数估计值,甚至产生矛盾的结论,进而影响时间序列平稳性的判断。本文提出一种两步法,用于金融时间序列长记忆估计的半参数方法的带宽选择,并进一步对长记忆参数进行估计:首先,为了克服半参数方法忽略短期结构的不足,通过信息准则判断ARFIMA(p,d,q)过程的短记忆结构;其次,用短记忆模型拟合差分后的序列,根据拟合效果确定选择带宽及长记忆参数估计值。数值模拟显示以长记忆参数估计值均方根误差最小为标准,两步法优于其他方法。经上证50指数已实现波动率日数据的实证检验,两步法在长记忆模型中的预测误差最小;与短记忆模型相比,两步法在中期提前预测步长上具有优势。
关键词：
两步法 带宽选择 长记忆参数
[期刊] 统计与决策
[作者]
王谦 刘春 管河山 罗智超
学术界对股市长记忆性分析结论存在分歧现象,长记忆性分析方法的精准性是一个重要的影响因素。文章通过对R/S、MR/S和V/S分析方法的参数估计问题进行探究,剖析了线性近似求解方式的不足之处,并采用梯度下降法估计非线性回归方程的Hurst指数,同时借助ARFIMA模型对估计精度进行了对比验证。采集我国A股市场股票样本的收益率数据实证,结果表明,非线性估计能提高分析方法对Hurst指数的估计精确度。
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
韩伟 李钢
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。
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