本文關鍵詞：基于Hilbert-Huang變換的高頻數(shù)據(jù)波動率的估計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：高頻金融數(shù)據(jù)波動率的估計在資產(chǎn)定價和金融工程中都發(fā)揮著重要的作用。在風險評估中,好的交易策略對獲得最近的可靠波動估計和短期估計都非常重要。一般地,隨著數(shù)據(jù)頻率的增加,估計波動的難度也隨之增加,在風險評估或金融市場中,股票指數(shù)和外匯匯率隨著頻率的增加,隨機過程的本質(zhì)將會改變,自相似性將隨著價格的長時間區(qū)間移動而被破壞,所以精準的估計短期波動越來越重要。本文主要從高頻數(shù)據(jù)分形特征和波動性兩個方面來探究我國股票市場的特征。首先,針對滬深300指數(shù)的收盤價格的對數(shù)收益率,對其進行經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD:Empirical Mode Decomposition),得到一系列的固有模態(tài)函數(shù)(IMF:Intrinsic Mode Function);其次,采用分形理論中的重標極差分析法(R/S:Rescaled Range Analysis)對固有模態(tài)函數(shù)進行實證研究,得到其Hurst移動平均指數(shù),繼而揭示我國股市在2010-2011年間有明顯的長記憶性;最后,對分解后的高頻固有模態(tài)函數(shù)進行Hilbert變換,構(gòu)建波動率的估計形式,并給出了波動率的估計結(jié)果,并將其估計的結(jié)果與已實現(xiàn)波動率方法的實證結(jié)果進行對比分析,相對誤差非常小,實驗結(jié)果表明Hilbert-Huang變換的方法是波動率估計的可靠精準方法之一。
【關鍵詞】：高頻數(shù)據(jù) 分形特征 Hilbert-Huang變換
【學位授予單位】：長春工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F832.51
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 研究背景及意義7
• 1.1.1 研究背景7
• 1.1.2 研究意義7
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-10
• 1.3 研究內(nèi)容及論文框架10-11
• 第二章 基本理論11-14
• 2.1 高頻金融數(shù)據(jù)的定義及性質(zhì)11
• 2.2 波動率的定義11
• 2.3 波動率估計的方法11-13
• 2.3.1 已實現(xiàn)波動率11-12
• 2.3.2 ARCH模型12
• 2.3.3 SV模型12
• 2.3.4 Hilbert-Huang變換12-13
• 2.4 本章小結(jié)13-14
• 第三章 基于EMD的股票指數(shù)分形特征研究14-21
• 3.1 數(shù)據(jù)來源14
• 3.2 基于EMD的股票指數(shù)分解14-16
• 3.3 股票指數(shù)分形特征研究16-19
• 3.4 本章小結(jié)19-21
• 第四章 基于Hilbert-Huang變換的高頻數(shù)據(jù)波動率的估計21-30
• 4.1 波動率的估計形式21-22
• 4.2 實證分析22-29
• 4.2.1 數(shù)據(jù)選取22-23
• 4.2.2 描述性統(tǒng)計分析23-24
• 4.2.3 波動率估計24-29
• 4.3 本章小結(jié)29-30
• 第五章 總結(jié)和展望30-31
• 5.1 總結(jié)30
• 5.2 展望30-31
• 致謝31-32
• 參考文獻32-36
• 附錄36-39
• 作者簡介39
• 攻讀碩士學位期間研究成果39

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