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[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]
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] 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] 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] 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] 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] 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] 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] 统计与决策
[作者]
刘遵雄 周天清
由于金融时间序列具有复杂、非线性、非平稳性、含噪声等特点,许多传统的线性及非线性方法难以对其进行有效的预测。为此,文章提出将HRM(A Hessian Regularized Nonlinear TimeSeries Model)应用于金融时间序列领域。实验结果表明,HRM具有较好的模型构建能力,拥有较快的计算速率,并且得到了较好的预测结果。
关键词：
HRM 金融时间序列 建模 预测
[期刊] 华东经济管理
[作者]
易文德
金融资产相依结构的研究在金融风险分析中有着重要的意义。金融资产的相依结构主要有两类:一类是单个金融资产自身时间前后交易价格波动的相依关系,称为短期相依关系,另一类是金融资产间的价格波动相依结构,称为同期相依关系。针对前一种相依关系,我们应用混合相依结构M-Copula函数模型对上海综合指数、香港恒生指数和美国道琼斯指数三种金融时间序列前后一个交易日的价格波动相依关系进行了分析。应用两步骤法对模型的参数进行估计,并对边缘分布和M-Copula模型进行了拟合优度检验。结果表明:混合M-Copula模型能够捕捉
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