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[期刊] 统计与决策
[作者]
刘芳
Hurst指数有多种估计方法,但传统的方法多用于描述时间序列长期统计行为的全局特征,无法刻画时间序列随着时间推移而发生变化的局部分形特征。文章引入局部Hurst指数的概念,介绍了一种适用于高频数据的采用分割窗小波谱估计局部Hurst指数的新方法,并应用于2008年1月至2010年12月中证800指数日内1分钟高频收益率的研究。实证研究结果表明,该方法具有稳健性,能较好地刻画我国沪深股市的时变分形特征。
[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] 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] 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] 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] 财经研究
[作者]
周孝华 宋坤
文章首先从理论上推导出金融资产价格的高频时间序列出现大幅震荡前后多重分形谱所具有的异象特征,然后随机选取两只股票(民生银行、哈飞股份)各35天的5min高频交易数据对上述特征进行实证分析。结果表明,两只股票在持续大幅波动开始与结束时,其多重分形谱形态及参数的变化与理论上的异象特征相吻合。运用该研究方法可以对金融资产持续大幅波动的开始及结束做出一定预测。
[期刊] 企业经济
[作者]
陈光慧 杨槟羽
自1973年Blight和Scot首次提出关于连续性抽样调查的时间序列估计方法以来,国际上有关时间序列估计方法的研究发展得十分迅速。本文选择时间序列估计方法作为研究对象,主要从利用经典时间序列理论进行抽样估计、利用卡尔曼滤波进行抽样估计、时间序列估计方法的实际应用三方面对现有研究成果进行了理论化、系统化的梳理。同时,结合现有研究中存在的模型选择、假定条件合理性等问题以及未来研究趋势,建议我国统计调查部门应加快统计调查活动科学化、规范化的进程,从市县层级调查活动入手,在实践中不断完善时间序列估计理论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢合亮 张砣
时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响。文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正。结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度。
关键词：
收益率 沪深300指数 预测 高频交易
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢合亮 张砣
时间序列模型在预测中占有重要的地位,其固有的系统误差性往往对预测精度产生负面影响。文章以沪深300指数为研究对象,通过时间序列模型得到预测方程,并以此为基础推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼方程对预测结果进行修正。结果表明,卡尔曼滤波对时间序列模型的预测有优化作用,可以提高预测的精确度。
关键词：
收益率 沪深300指数 预测 高频交易
[期刊] 统计与决策
[作者]
单锐 郑彩萍
本文提供了一种ARMA模型参数的优化估计法—NLBFGS算法,它收敛速度快,且只须一阶导数的信息,不需求逆矩阵,和具有超线性收敛性等优点。而且本文给出实例的MATLAB程序,并利用t统计量对ARMA模型参数估计进行了检验:拟合模型效果显著。
[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] 统计与决策
[作者]
马雪莹 蔡如华 宁巧娇 吴孙勇
在非线性自回归(NAR)模型建模的基础上,文章利用辅助粒子滤波(APF)和灰色预测(GM)相结合的方法估计NAR模型的参数和状态,减少因参数估计问题带来的状态估计误差。并将其与传统NAR模型估计和基于粒子滤波估计NAR模型状态的方法进行实验对比。结果表明,基于辅助粒子滤波与灰色预测相结合的估计方法优于传统NAR模型和粒子滤波估计方法,更适合于金融时间序列的预测。
[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。
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