本文關(guān)鍵詞：基于中國股票市場的長記憶模型應(yīng)用研究　出處：《重慶工商大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2014年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對金融時間序列具有長記憶性這一特征,采用廣義雙曲線分布族下的ARFIMA模型估計上證指數(shù)收益率的長記憶強(qiáng)度,并對比不同時間劃分下時間序列長記憶效應(yīng)的效果;實(shí)證結(jié)果顯示,上證指數(shù)收益率不僅存在長記憶效應(yīng),而且時間和事件對長記憶性的效果有顯著影響.
[Abstract]:In view of the long memory characteristics of financial time series, the ARFIMA model under the generalized hyperbolic distribution family is used to estimate the long memory intensity of the return rate of Shanghai Stock Exchange Index. The effects of long memory effect in different time series were compared. The empirical results show that the rate of return of Shanghai stock index has not only long memory effect, but also time and event have significant influence on the effect of long memory.
【作者單位】： 重慶大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院;
【分類號】：F224;F832.51
【正文快照】： 在以往的金融時間序列研究中,一般都假設(shè)資產(chǎn)收益率為正態(tài)分布,而越來越多的研究結(jié)果表明,實(shí)際的股票收益率具有尖峰厚尾現(xiàn)象以及非對稱性,正態(tài)分布并不能很好地刻畫收益率的特征,因此許多學(xué)者選用偏t分布或其他分布代替正態(tài)分布,得到較好的擬合效果.Barndorff-Nielsen[1]在給

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本文編號：1404625