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文檔簡介
1、高頻時間序列的分析與建模是金融計量學(xué)的一個全新研究領(lǐng)域。金融市場中高頻時間序列分為兩類:一類是采樣間隔相等的數(shù)據(jù),比如一小時、十分鐘、五分鐘、甚至是以秒為單位采集的按時間先后排列的等時間間隔的數(shù)據(jù);另一類是指對交易過程實時采集的數(shù)據(jù),也就是每筆交易的數(shù)據(jù)(顯然是不等間隔的數(shù)據(jù))。本文對兩種類型的高頻金融時間序列分別進(jìn)行了研究,主要工作如下: 1、以上證綜合指數(shù)不同頻率的數(shù)據(jù)為樣本,研究了等間隔高頻金融時間序列的統(tǒng)計特征并討論了不
2、同采樣頻率下數(shù)據(jù)集統(tǒng)計性質(zhì)的不同。 2、實證分析發(fā)現(xiàn)等間隔的高頻金融數(shù)據(jù)存在著顯著的周期性以及長記憶性,于是本文用一種改進(jìn)彈性傅立葉方法(FFF)度量出周期。用對數(shù)周期圖法(GPH)檢驗和估計序列長記憶行為。最后對去周期的收益序列建立了GARCH和EGARCH模型,較理想的擬合了價格的波動。 3、綜述了國際文獻(xiàn)出現(xiàn)的各種描述不等間隔的高頻金融時間序列的ACD模型及其擴(kuò)展模型并將其分類。并對各種模型進(jìn)行了分析比較,利用我國
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