發(fā)布時間：2019-07-08 14:19

【摘要】：在金融時間序列波動具有顯著的長記憶性這一背景之下,研究了LMSV模型長記憶參數(shù)的估計(jì)問題。首先,分析了LMSV模型的相關(guān)性質(zhì);接著,根據(jù)LMSV模型和ARFIMA模型的良好對應(yīng)關(guān)系,提出了估計(jì)LMSV模型長記憶參數(shù)的半?yún)?shù)方法;最后,基于股市數(shù)據(jù),驗(yàn)證了波動半?yún)?shù)方法的有效性。
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圖片說明：滬深股市收益序列的頻率直方圖和正態(tài)概率圖
[Abstract]:The paper studies the estimation of long memory parameters of the LMSV model under the background of significant long memory in the fluctuation of financial time series. First, the relevant properties of the LMSV model are analyzed; then, according to the good correspondence between the LMSV model and the ARIMA model, the semi-parametric method for estimating the long memory parameter of the LMSV model is put forward; and finally, the validity of the fluctuation semi-parametric method is verified based on the stock market data.
【作者單位】： 淮海工學(xué)院商學(xué)院;東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(項(xiàng)目編號:70671025)
【分類號】：F224;F832.51

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2511648