本文關鍵詞：IF1407合約的長記憶回歸模型與投資策略研究

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【摘要】：在高頻交易中,金融資產價格變化的時間持續(xù)期是交易者關注的重點.在以往的文獻中,人們一般是用ARFIMA(p,d,q)模型或者ACD模型研究時間持續(xù)期.然而,我們在分析股指期貨的高頻數(shù)據時發(fā)現(xiàn),時間持續(xù)期不僅與其自身滯后期相關,還與這期間內沒有發(fā)生價格變化的交易次數(shù)和價格變化的具體值有關.因此,本文將ARFIMA(0,d,0)模型與回歸模型結合起來,提出了時間持續(xù)期與其他因素存在線性關系的新模型,并且時間持續(xù)期還具有長記憶特征.我們試圖用此模型研究高頻交易中價格變化的時間持續(xù)期、持續(xù)期內沒有發(fā)生價格變化的交易次數(shù)以及價格變化的具體值三者之間的關系.模擬結果表明我們提出的profile-最小二乘法能夠較好地估計新模型中的參數(shù).實證部分用我國滬深300股指期貨的高頻交易數(shù)據來說明新模型的應用價值.
【作者單位】： 北京師范大學數(shù)學科學學院北京師范大學數(shù)學與復雜系統(tǒng)教育部重點實驗室;北京師范大學統(tǒng)計學院;
【關鍵詞】： 高頻數(shù)據 長記憶 回歸模型
【基金】：國家自然科學青年基金資助項目(11201031)
【分類號】：F832.51;O212.1
【正文快照】： 0引言近年來,金融市場中的高頻交易越來越普遍.隨著計算機計算能力與存儲能力的迅猛發(fā)展,使得人們對高頻數(shù)據進行收集以及處理成為可能,進而引起學術界以及工業(yè)界對高頻數(shù)據研究的極大關注.例如,Wood[1]闡述了高頻數(shù)據研究的某些歷史視角,EricGhysels[2]回顧了一些計量方法在

【共引文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：953329