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[期刊] 经济学动态
[作者]
朱建平 魏瑾 谢邦昌
金融高频数据构成海量数据集,属于数据挖掘的研究范畴,然而在金融高频数据的研究中,数据挖掘技术尚未得到足够的重视。金融高频数据的研究目前主要集中于对波动率、交易间隔等特征的建模,最优抽样间隔的选择等应用领域,国内鲜有方法论框架下直接将金融高频数据作为研究对象的理论讨论与分析,这不可避免导致对高频数据认识上的一些误区和不一致。为此,本文对国内外金融高频数据的研究现状进行了剖析,澄清了金融高频数据的概念与特征,并从统计的视角重新审视了金融高频数据研究。在此基础上,提出了金融高频数据挖掘进一步的研究思路。
关键词：
金融高频数据 数据挖掘 统计分析
[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] 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。
关键词：
高频数据波动率 金融风险 波动率
[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] 现代管理科学
[作者]
李金迎 詹原瑞
数据挖掘就是利用各种技术从海量的数据中发现知识,它具有广阔的应用与前景。文章比较详尽概论总结了数据挖掘的概念、方法、及应用。并且分析、归纳了数据挖掘在金融领域的应用,具体包括趋势预测、客户关系管理、金融犯罪侦测、风险识别与管理等。
[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] 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]
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。
关键词：
市场有效性 方差比 高频数据
[期刊] 经济学动态
[作者]
姚加权 张锟澎 罗平
在金融学领域的传统实证研究中,所用数据多局限于财务报表和股票市场数据等结构化数据。而在大数据时代,计算机技术的进步使得数据类型不断丰富,研究者开始将非结构化的文本大数据引入到金融学领域的研究中,其主要包括上市公司披露文本、财经媒体报道、社交网络文本、网络搜索指数以及P2P网络借贷文本等,并对文本的可读性、语气语调、相似性以及语义特征展开研究。本文首先介绍了金融学领域文本大数据挖掘步骤和方法,描述了语料获取、预处理过程、文档表示以及文档的特征抽取;然后根据不同的文本信息来源,梳理了金融学文本大数据的研究进展;最后对未来金融学文本大数据的研究方法和研究内容进行了展望。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
徐宏忠 符正平 聂广礼
由于金融危机发生的周期性和规律性,对金融危机风险的预警和分析越来越重要并具有一定可行性。文章从经济分析和数量方法两个角度综述了当前金融市场风险分析与预警的方法,提出了基于数据挖掘的金融市场风险刻画的方法和步骤,对我国金融市场的风险预警具有很好的借鉴意义和实用性。
关键词：
金融危机 数据挖掘 金融市场风险
[期刊] 工业技术经济
[作者]
刘桂霞 崔永铎 高平和
本文首先介绍了数据挖掘的概念、基本特点及其层次结构，并且阐述了数据挖掘的目标；然后，讨论了实现数据挖掘的方法与技术，并且叙述了数据挖掘实现的步骤；最后，对数据挖掘面临的挑战作了深入的探讨。
关键词：
数据挖掘 知识发现 在线分析处理
[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]
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。
关键词：
高频数据 大维协方差阵 投资组合
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
张瑞锋 汪同三
在讨论"已实现"波动率、"已实现"协方差基础上,针对金融市场的高频数据,引入"已实现"波动变结构,分阶段计算"已实现"波动率的相关系数,检验"已实现"波动率相关系数,判断在变结构点前后是否发生显著变化,从而分析金融市场之间的波动溢出效应,并进行实证分析。
关键词：
高频数据 金融市场 波动溢出
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