本文選題：信息風(fēng)險(xiǎn) + 信息組成結(jié)構(gòu)��； 參考：《系統(tǒng)工程》2012年03期

【摘要】：基于日內(nèi)信息組成結(jié)構(gòu)的時(shí)變特性,推導(dǎo)時(shí)變知情交易概率的非參數(shù)計(jì)算表達(dá)式,并構(gòu)建測度日內(nèi)高頻信息風(fēng)險(xiǎn)的方法。應(yīng)用此方法繪制上證50ETF產(chǎn)品2009年日內(nèi)高頻信息風(fēng)險(xiǎn)分布圖�；诖藴y繪結(jié)果,對2009年7月29日該產(chǎn)品發(fā)生尾盤暴跌當(dāng)日及其前后兩日的高頻分筆交易數(shù)據(jù)進(jìn)行滾動(dòng)跟蹤測算,證明本文模型能夠?qū)崟r(shí)捕捉不斷變化的信息風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài),對由有毒信息流引起的資產(chǎn)價(jià)格突變具有預(yù)測功能。
[Abstract]:Based on the time-varying characteristics of intra-day information structure, the non-parametric expression of time-varying informed transaction probability is derived, and a method to measure the risk of intra-day high-frequency information is constructed. This method is used to draw the high frequency information risk distribution map of Shanghai 50 ETF products in 2009. Based on the result of surveying and mapping, this paper carries out rolling tracking and measuring of the high-frequency split transaction data of the product on the date of the late collapse of the product on July 29, 2009 and the two days before and after, which proves that this model can capture the changing information risk state in real time. It can predict the sudden change of asset price caused by toxic information flow.
【作者單位】： 天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70771076)
【分類號】：F832.51;F224

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本文編號：1996277