本文關(guān)鍵詞： 日內(nèi)效應(yīng) 自回歸條件持續(xù)期 SOM 周期性調(diào)整　出處：《中國管理科學(xué)》2015年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：日內(nèi)效應(yīng)在金融高頻數(shù)據(jù)研究中已被廣泛證實,是一種日內(nèi)周期性運動的動態(tài)效應(yīng),它影響了以微觀金融指標(biāo)為參數(shù)的計量模型的準(zhǔn)確估計�；诮鹑诔哳l持續(xù)期數(shù)據(jù),本文首先論述了日內(nèi)效應(yīng)調(diào)整的重要性,然后引入自適應(yīng)映射(SOM)的方法對日內(nèi)效應(yīng)進(jìn)行調(diào)整。SOM是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的特征提取方法,能夠動態(tài)識別高維數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)特征,克服了靜態(tài)調(diào)整方法的不足。最后通過建立基于自回歸條件持續(xù)期模型(ACD)的蒙特卡羅模擬實驗,比較了三種日內(nèi)效應(yīng)調(diào)整方法的效果。模擬結(jié)果表明SOM方法在日內(nèi)效應(yīng)調(diào)整中更為有效和穩(wěn)定,特別適合大數(shù)據(jù)條件下的周期性結(jié)構(gòu)分析。
[Abstract]:Intra-day effect has been widely confirmed in the study of high-frequency financial data and is a dynamic effect of intraday periodic motion. It affects the accurate estimation of the metrological model with the parameters of micro-financial index. Based on the data of UHF duration, this paper first discusses the importance of intra-day effect adjustment. Then the adaptive mapping (SOM) method is introduced to adjust the intra-day effect. SOM is a feature extraction method based on neural network learning which can dynamically identify the structural features in high-dimensional data. Finally, a Monte Carlo simulation experiment based on autoregressive conditional duration model (ACD) is developed. The simulation results show that the SOM method is more effective and stable in the adjustment of intra-day effect, especially suitable for the periodic structure analysis under big data condition.
【作者單位】： 東北財經(jīng)大學(xué)數(shù)學(xué)與數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項目(71171035) 遼寧省教育廳人文社會科學(xué)重點研究基地專項項目(ZJ2013039)
【分類號】：C931.1
【正文快照】： 1引言隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)庫存儲容量的擴(kuò)大,高頻及超高頻數(shù)據(jù)成為了現(xiàn)代金融計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的熱門研究領(lǐng)域。超高頻數(shù)據(jù)是指基于逐筆交易的信息數(shù)據(jù),這類數(shù)據(jù)具有非等間隔時間,日內(nèi)“U”型效應(yīng),價格離散取值等高頻數(shù)據(jù)特征。而傳統(tǒng)時間序列模型都是建立在等間隔時間基礎(chǔ)上,

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1471006