發(fā)布時(shí)間：2018-03-08 15:21

  本文選題：高頻數(shù)據(jù)　切入點(diǎn)：極大重疊離散小波變換　出處：《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版)》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：利用極大重疊離散小波變換方法對(duì)資產(chǎn)收益的積分波動(dòng)率進(jìn)行估計(jì).針對(duì)滬深300指數(shù)選取不同小波函數(shù)估計(jì)積分波動(dòng)率,計(jì)算相對(duì)誤差統(tǒng)計(jì)量.結(jié)果表明,不同小波函數(shù)對(duì)積分波動(dòng)率估計(jì)不存在顯著差異,但隨著抽樣頻率的增加,估計(jì)精度逐漸提高.對(duì)尺度及其相應(yīng)尺度下的波動(dòng)率進(jìn)行對(duì)數(shù)變換可見(jiàn),二者之間存在顯著的線性關(guān)系,隨著尺度的增加,波動(dòng)率逐漸變小.
[Abstract]:The integral volatility of asset income is estimated by using the method of maximal overlapping discrete wavelet transform. The relative error statistics are calculated by selecting different wavelet functions to estimate the integral volatility of CSI 300 index. There is no significant difference between different wavelet functions in the estimation of integral volatility, but with the increase of sampling frequency, the estimation accuracy is gradually improved. The logarithmic transformation of volatility under the scale and its corresponding scale can be seen. There is a significant linear relationship between the two, with the increase of scale, the volatility gradually becomes smaller.
【作者單位】： 長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)學(xué)院;吉林大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院;吉林建筑大學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)部;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):11301036;11226335;11071026)
【分類號(hào)】：O174.2;F832.51

【共引文獻(xiàn)】

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