【摘要】：金融高頻數(shù)據(jù)一般指日內(nèi)數(shù)據(jù)，具有很小采樣間隔,一般具有跳躍性,還具有長(zhǎng)期記憶性.本文主要研究同時(shí)具有這兩個(gè)性質(zhì)的連續(xù)時(shí)間隨機(jī)過程模型，討論冪變差漸近性質(zhì)，利用這些性質(zhì)來構(gòu)造適當(dāng)統(tǒng)計(jì)量，檢驗(yàn)利用所給模型描述金融資產(chǎn)價(jià)格運(yùn)動(dòng)是否合理.本文主要工作和結(jié)論如下： (1)、提出了一類同時(shí)具有跳躍性和長(zhǎng)期記憶性的連續(xù)時(shí)間過程.具體來說，即分?jǐn)?shù)維布朗運(yùn)動(dòng)加上一個(gè)非高斯Levy過程,其推廣形式：分?jǐn)?shù)維積分過程加上一個(gè)不含有連續(xù)鞅的半鞅，平穩(wěn)高斯過程的積分過程加上一個(gè)不含連續(xù)鞅的半鞅. (2)、研究了上述過程的冪變差漸近理論.分析了其已實(shí)現(xiàn)冪變差的漸近極限行為,得到了所有情形的大數(shù)定律,部分情形的中心極限定理.對(duì)于不同情形：大數(shù)定律和中心極限定理具有不同的漸近結(jié)論，具有不同的漸近極限,且差異較大. (3)、研究了上述過程的多冪變差、截?cái)鄡缱儾�、截�(cái)喽鄡缱儾顫u近理論.分析它們的漸近行為,得到了其已實(shí)現(xiàn)雙冪變差、已實(shí)現(xiàn)截?cái)鄡缱儾睢⒁褜?shí)現(xiàn)截?cái)嚯p冪變差的大數(shù)定律和中心極限定理，獲得了較為系統(tǒng)的結(jié)果. (4)、對(duì)上述過程的一類特殊簡(jiǎn)單形式,即分?jǐn)?shù)維布朗運(yùn)動(dòng)加上一個(gè)α-stable過程,給予了充分研究.分析了其冪變差的漸近極限行為,得到所有情形的大數(shù)定律,獲得了大多數(shù)情形下的中心極限定理.在定理的分析證明過程中，我們還得到了一個(gè)新的不等式，這個(gè)不等式將為處理某些類似問題提供一個(gè)新的工具. (5)、構(gòu)造適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)量對(duì)該過程模型進(jìn)行了檢驗(yàn).利用冪變差理論、截?cái)鄡缱儾罾碚�、多冪變差理論、截�(cái)喽鄡缱儾罾碚?構(gòu)造了三個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,在含有跳的情形下，檢驗(yàn)過程是否具有長(zhǎng)期記憶性，討論了三個(gè)統(tǒng)計(jì)量的小樣本表現(xiàn). (6)、對(duì)實(shí)際金融高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)分析.利用所構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)量對(duì)實(shí)際金融數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,分析表明高頻數(shù)據(jù)具有長(zhǎng)期記憶性,相對(duì)于半鞅模型來說，所提出模型更適合描述金融數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期記憶性，為研究金融市場(chǎng)以及金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論提供了一個(gè)合理的可供選擇模型. 本文的結(jié)論創(chuàng)新之處：一、本文提出了一類既含有跳躍性又含有長(zhǎng)期記憶性的連續(xù)時(shí)間過程，推廣了現(xiàn)有的隨機(jī)過程模型,為利用隨機(jī)過程解決實(shí)際問題提供了一個(gè)新的模型選擇機(jī)會(huì).二、對(duì)這個(gè)模型的已實(shí)現(xiàn)冪變差理論給出了較為全面的分析,得到了較為全面的結(jié)論，為利用冪變差理論進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，以及隨機(jī)過程的統(tǒng)計(jì)分析，提供了的理論支持.三、本文在分析冪變差行為時(shí)，建立一個(gè)新的不等式，這將為解決相關(guān)問題，提供一個(gè)新的工具.四、對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究表明,可以用這類過程描述金融高頻數(shù)據(jù)，為研究金融高頻數(shù)據(jù)以及研究金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論，提供了一個(gè)合理的可供選擇模型. 本文方法創(chuàng)新之處：一、在分析這類過程的冪變差性質(zhì)時(shí),對(duì)于這類過程，既非半鞅,又非高斯過程，使得現(xiàn)有的方法都無(wú)法直接使用,本文采用一種新的分解方式，較好地解決了這類問題.二、在分析一類特殊簡(jiǎn)單形式,即分?jǐn)?shù)維布朗運(yùn)動(dòng)加上一個(gè)α-stable過程時(shí)，建立了一個(gè)新的不等式,該不等式解決了分析中心極限定理時(shí)遇到的許多問題.三、為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ�，本文�?gòu)造三個(gè)統(tǒng)計(jì)量的方法,將為解決其他類似統(tǒng)計(jì)問題提供新的思路、新的方法. 本文將Levy過程、半鞅、分?jǐn)?shù)維積分過程等隨機(jī)過程推廣到帶跳的分?jǐn)?shù)維積分過程，有助于將隨機(jī)過程運(yùn)用到實(shí)際領(lǐng)域中，為應(yīng)用隨機(jī)過程提供了一個(gè)可供選擇的模型,拓寬人們的視野.本文得到的較為系統(tǒng)的冪變差理論,有助于更好地將冪變差理論與已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率接合起來，更好地利用冪變差理論研究隨機(jī)過程的統(tǒng)計(jì)問題，有助于認(rèn)識(shí)隨機(jī)過程的某些漸近行為.本文解決冪變差理論所用到的方法，為解決過程中類似的漸近問題提供一個(gè)新的視角,解決統(tǒng)計(jì)中類似的統(tǒng)計(jì)量漸近分布問題.本文給出的一個(gè)新的不等式,有助于研究其他類似問題，也發(fā)展了不等式理論.本文所給的統(tǒng)計(jì)量和實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果，有助于解決類似的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)問題,有助于更好地利用冪變差理論,研究高頻數(shù)據(jù)：研究金融高頻數(shù)據(jù)本身特征,有助于研究金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論.
【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：F224;F830.9

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 常寧,徐國(guó)祥;金融高頻數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)狀與問題研究[J];財(cái)經(jīng)研究;2004年03期

2 劉廣應(yīng);張新生;;帶跳的分?jǐn)?shù)維Brown運(yùn)動(dòng)冪變差的漸近行為[J];中國(guó)科學(xué):數(shù)學(xué);2011年01期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 來升強(qiáng);高頻數(shù)據(jù)交易策略與波動(dòng)性分析[D];廈門大學(xué);2009年

本文編號(hào)：2718000