發(fā)布時間：2017-08-31 07:43

  本文關鍵詞：基于中國股票高頻交易數(shù)據(jù)的隨機波動建模與應用

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【摘要】：本文對近十五年多達17萬筆高頻交易數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),早晨9:30股市開盤期間收益回報顯著為負值,而在下午3:00收盤前的5分鐘集合競價階段的收益回報顯著為正值,稱這種現(xiàn)象為"首尾5分鐘現(xiàn)象"。并且日內(nèi)收益數(shù)據(jù)具有較為顯著的季節(jié)效應或周期效應,本文首次提出利用具有季節(jié)效應的SVJt-s模型對上證綜合指數(shù)的5分鐘高頻交易數(shù)據(jù)進行建模,并給出模型的兩步估計方法。由于高頻隨機波動建模時的數(shù)據(jù)量巨大、計算負荷嚴重,模型的估計、評價以及預測評價方法都需進行相應的改進,本文主要通過APF方法計算邊際似然和BF進行模型比較,并從模型的預測能力發(fā)現(xiàn)本文給出的具有季節(jié)效應的SVJt-s模型,優(yōu)于通常的GARCH模型和基本隨機波動模型,最后給出了模型在風險管理中的應用。
【作者單位】： 中國人民大學統(tǒng)計學院;桂林理工大學理學院;
【關鍵詞】： 隨機波動 高頻交易數(shù)據(jù) 輔助粒子濾波 馬爾科夫鏈蒙特卡洛
【基金】：國家自然科學基金項目“非對稱隨機波動建模及其在金融風險管理中的應用研究”(714711730) 教育部人文社會科學重點研究基地重大項目“金融風險測度與管理若干前沿問題研究”(14JJD910002) 廣西自然科學基金面上項目“非對稱隨機波動模型杠桿效應的非參數(shù)估計及其在金融衍生證R抵械撓τ謾，

本文編號：764344