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[期刊] 统计与决策  [作者] 郭名媛  
大量的文献研究表明系统风险系数β随时间的改变而改变。文章采用高频金融数据,通过赋权已实现极差方差和赋权已实现极差协方差来度量市场收益的方差和股票收益与市场收益的协方差,构建了赋权已实现极差β估计量,对系统风险系数β进行了研究。实证研究证明,中国股票市场中的系统风险系数β随着时间的改变而改变,具有较高的偏度和峰度,其分布均不符合正态分布。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陶洪  唐勇  
金融波动研究一直是金融计量与金融工程研究的中心内容之一。随着信息技术的飞速发展,使得金融高频数据获得和处理变得相对容易,因而高频金融波动研究也就成了金融学术界热点之一。针对ARCH类和SV类模型在实际应用中的困难和在高频金融中应用上的局限性,Bellerslev等人提出了用“已实现”波动(realized volatility亦称“已实现”波动率)来测量高频金融的波动率。本文采用等间隔和非等间隔抽样方法进行比较,以确定最佳的积分波动估计量。
[期刊] 统计与决策  [作者] 智冬晓  许晓娟  
为了克服高频金融数据中微观结构噪声对实现波动的影响,多种基于渐近理论的修正算法均试图将实现波动修正为波动的无偏一致估计,但实证结果表明这些算法并不被有限个数样本所支持。利用交易量信息来标识微观结构噪声的强度,使用不等概系统抽样的方法选取计算样本,结合已有的修正算法,文章构建了可主动减少微观结构噪声的算法,不仅使实现波动的统计特性与理论保持一致,实际的Va R估算结果也优于已有算法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘丽萍  
较低频数据而言,高频数据包含了更丰富的数据信息,一般而言基于高频数据估计得到的协方差阵也更加的有效。但是噪声的影响使得高频协方差阵的估计并不理想,尤其当资产的维度较高时,高维高频协方差阵的估计就变得更为困难。文章在基于高频数据的协方差阵估计中引入主成分和门限方法,提出了新的协方差阵估计方法,来解决维数灾难和噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:新的估计方法明显提高了协方差阵的估计效率,并且应用时使投资者获得了更高的收益。
[期刊] 统计与决策  [作者] 卢小华  张艳慧  郑宇轩  
文章利用上证综指高频分钟交易数据,研究基于极大重叠离散小波变换的积分波动率,并选用4种小波函数考察其对积分波动率小波估计的影响,与实际波动率进行对比。实证分析表明,实际波动率大于小波估计值,当频率较高时,两种估计方法误差小。特别地,在5分钟采样频率时,两种估计方法最接近,并且小波方法估计积分波动率对选取的小波函数无明显差异。
[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] 于亦文,李永俭,于奎  
本文利用上海证券市场高频数据,用方差比方法研究了金融市场有效性问题。研究表明,上证综指不服从随机游走,收益存在正相关,相关程度的变化呈现周期性,同时市场存在显著的异步交易现象,方差比统计量在较长的滞后期内呈显著的振荡衰减特性。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 刘成  罗金斗  罗知  
研究目标:利用高频数据准确估计和预测高维积分波动率矩阵,并将矩阵的预测值应用于资产投资组合的构造中。研究方法:通过保留p×p维已实现波动率矩阵的特征向量,对积分波动率矩阵的特征值进行预测,本文将积分波动率矩阵的估计和预测问题转化为p个一维积分波动率的估计和预测问题。研究发现:对高维已实现波动率矩阵过于发散的特征值进行调整能够提高矩阵估计的准确性;对资产收益率的积分波动率矩阵建立动态模型可以提高矩阵预测的精度。研究创新:将高维矩阵的估计和预测问题转化为矩阵特征向量的估计以及一维特征值的估计和预测问题;基于高频数据并建立资产收益率积分波动率矩阵的动态模型提高了资产投资组合的样本外表现。研究价值:本文提出的积分波动率矩阵估计和预测方法能够保证矩阵估计值和预测值的正定性;本文的预测方法能够提高矩阵的预测精度,能够在复杂的金融市场中构造低风险的资产组合。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘丽萍  
使用高频与低频数据对预测的协方差阵的比较,目前国内相关的研究还非常的少。文章将高频数据的研究拓展至多维,建立了模型,并将基于高频与低频数据预测的协方差阵,进行了比较研究。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王春枝  穆楠  赵国杰  于扬  
文章通过剖析三种基础形式的混频数据抽样模型的内部结构,将其分解为等权重加权平均和非等权重加权平均两部分之和,从理论上证明了将高频数据等权低频化处理的EQW模型会造成高频变量的信息损失。并通过数理推导,证明了EQW模型的普通最小二乘估计量(OLS)有偏,而且高频解释变量与低频被解释变量的频率倍差越大,估计量的有效性越低。
[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。
[期刊] 统计与决策  [作者] 补冯林,张卫国,何伟  
本文利用基于超高频数据的三类交易量期间来刻画日内总体以及单边流动性的动态变化。对交易量期间的建模分析采用了Log-ACD模型,并对模型的预测性能进行了评估。实证研究的数据来自中国联通(600050)的分笔成交数据。
[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] 经济学动态  [作者] 王天一  黄卓  
囿于数据可得性,传统波动率模型使用的数据频率最高频率一般为日。随着技术进步,更高频率数据越来越引起研究者们的关注。应用高频数据可以在以下诸方面提升人们对于波动率的认识:(1)更好地了解波动率的动态特征;(2)有助于建立新的波动率模型,更准确地预测波动率;(3)作为一个更精确的波动率度量指标用于评价不同模型的预测结果,并为更复杂的模型提供估计工具;(4)能够识别波动率的不同组成部分,为金融理论和实践提供更多的对象和工具。本文就近年来基于高频数据的波动率建模及应用的研究进行评述和总结。
[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。
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