检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]福州大学管理学院,福建福州350002 [2]天津大学管理学院,天津300072
出 处:《系统工程学报》2007年第4期437-442,共6页Journal of Systems Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(70471050)
摘 要:高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个崭新的研究领域,已实现波动和已实现极差波动是针对高频金融时间序列而开发的两种全新的波动率度量方法.首先证明了在理想状态下,已实现极差波动比已实现波动是更有效的波动估计量,然后基于渐近关系讨论了高频数据最优抽样频率问题.在模拟试验的基础上,比较了微观结构效应对两种波动率度量方法的影响程度.最后,通过实证分析对上证综指的高频数据给出一个最优抽样频率.High-frequency financial time series analysis and modeling is a new research field in financial econometrics, and realized range-based volatility and realized volatility are new measure approaches of volatility in high-frequency data field. At first, the paper proves that the realized range-based volatility is more efficient than the realized volatility in estimating volatility in ideal situation. Then, based on asymptotic relationships, the optimal sampling of high-frequency financial data is discussed. Under simulated tests, the effects of microstructure on realized range-based volatility and realized volatility are compared. Lastly, through empirical analysis of composite index of Shanghai Stock Market, the optimal sampling of high-frequency data is given.
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