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[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]
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] 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] 财经研究
[作者]
常宁 徐国祥
近年来,在西方国家对金融高频数据的分析已成为实业界和学术界的热点问题和难点问题。本文讨论了金融高频数据的概念和特征,分析了对高频数据分析的基本动因,阐述了金融高频数据分析已涉及的主要领域,探讨了金融高频数据分析中遇到的问题。最后,还对金融高频数据分析的发展趋势作出了展望并探讨了我国在这一领域应用研究的重点。
[期刊] 统计研究
[作者]
郭兴义,杜本峰,何龙灿
High-frequency data analysis is a new research field in financial econometrics. This paper reviews main results about empirical market and econometric modeling of high-frequency data, and argues about its prospect and importance in Chinese financial market.
关键词：
高频数据 实证金融 离散取值 ACD
[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]
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] 管理评论
[作者]
简志宏 李彩云
本文在新的HAR-CJ-M模型框架下研究了沪深300指数隔夜风险的动态特征、影响因素以及可预测性,利用BN-S方法将日内波动分解为连续性波动和跳跃性波动,并运用ACH模型估计发生跳跃的意外性程度,进而采用最小二乘和分位数回归方法估计日内波动率指标和跳跃的意外性程度对隔夜风险的影响。研究结果表明,日内连续性波动、跳跃性波动和隔夜风险的滞后项都会显著地影响隔夜风险,且存在不对称效应;日内跳跃对大的隔夜风险的影响非常显著,且可以利用HAR-CJ-M模型很好地预测大的隔夜风险。
[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]
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] 世界经济文汇
[作者]
王天一 赵晓军 黄卓
Hansen et al.(2012)提出了一种高频数据已实现测度与传统GARCH模型相结合的Realized GARCH模型。相对于传统的GARCH模型和EGARCH模型,本文着重考察Realized GARCH模型对于沪深300指数收益率分布以及波动率的预测能力,结果显示Realized GARCH模型在这两方面均超越了传统模型。另外,本文比较了Realized GARCH模型分布设定以及不同已实现测度对预测能力的影响,指出使用厚尾分布的Realized GARCH模型的预测能力最佳。使用不同抽样频率的已实现方差对模型预测有显著影响,其中使用剔除市场噪音的Realized Kernel可以...
[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。
[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
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