本文關(guān)鍵詞：基于核估計(jì)的非參數(shù)ACD模型研究

  更多相關(guān)文章： 高頻數(shù)據(jù) ACD模型 非參數(shù)核估計(jì) 日內(nèi)效應(yīng)

【摘要】：隨著科技的發(fā)展,采集技術(shù)的進(jìn)步,高頻數(shù)據(jù)和超高頻數(shù)據(jù)成為了金融時(shí)間序列的一個(gè)新的研究方向。高頻數(shù)據(jù)通常是指采集頻率為秒、分、小時(shí)為單位的數(shù)據(jù),超高頻數(shù)據(jù)為交易過(guò)程中根據(jù)實(shí)際情況實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)。股票市場(chǎng)中交易持續(xù)期數(shù)據(jù)是指每次發(fā)生交易之間的時(shí)間間隔數(shù)據(jù),是典型的超高頻數(shù)據(jù)。ACD模型主要運(yùn)用于高頻數(shù)據(jù),該模型能夠揭示數(shù)據(jù)的微觀結(jié)構(gòu)。非參數(shù)方法不需對(duì)數(shù)據(jù)和模型做出假設(shè),模型的形式比較的自由,它是利用數(shù)據(jù)直接進(jìn)行建模分析,其模型的光滑參數(shù)主要受數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),具有適應(yīng)能力強(qiáng),穩(wěn)健性好,精度高的特點(diǎn)。本文旨在運(yùn)用ACD模型與非參數(shù)核估計(jì)相結(jié)合的方法對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)進(jìn)行初步的研究分析,主要內(nèi)容如下:首先介紹了高頻數(shù)據(jù)具有間隔的不規(guī)律性,離散取值,數(shù)據(jù)量大,不等間距,自相關(guān)性以及日內(nèi)效應(yīng)的特征;其次,重點(diǎn)闡述了ACD模型的理論知識(shí),ACD模型根據(jù)沖擊項(xiàng)的分布形式,可以分為WACD模型,GACD模型,EACD模型,都是參數(shù)ACD模型的擴(kuò)展形式;最后,詳細(xì)介紹了非參數(shù)估計(jì)中的核估計(jì)方法,將核估計(jì)與ACD模型相結(jié)合,得到了基于核估計(jì)的非參數(shù)ACD模型。進(jìn)行實(shí)證分析,選取了活躍股票上海綠新和不活躍股票民生銀行,對(duì)其12月1日—12月5日的交易持續(xù)期數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,去除日內(nèi)效應(yīng);從整理前后數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)量,自相關(guān)性進(jìn)行簡(jiǎn)單的分析,可以知道處理后的數(shù)據(jù)相比于處理前各個(gè)指標(biāo)有所下降,數(shù)據(jù)更加集中,但處理前后都不服從正態(tài)分布,都存在著自相關(guān)性;運(yùn)用參數(shù)ACD模型中的WACD(1,1)和GACD(1,1),對(duì)交易持續(xù)期數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,得到估計(jì)模型,根據(jù)殘差的ACF結(jié)果和Ljung-Box統(tǒng)計(jì)量結(jié)果判斷,WACD和GACD模型對(duì)于活躍股票上海綠新的適用性更好;運(yùn)用非參數(shù)核估計(jì)的方法對(duì)兩支股票進(jìn)行擬合,得到的擬合圖形效果較好,為了進(jìn)一步的比較優(yōu)劣,采用誤差分析中的MSE和MAE兩個(gè)指標(biāo),結(jié)果表明,在參數(shù)估計(jì)方法中,GACD模型對(duì)于活躍股票上海綠新的擬合效果更好,而WACD對(duì)于不活躍股票民生銀行的擬合誤差更小,總體來(lái)看,相比于參數(shù)ACD估計(jì)的誤差,非參數(shù)核估計(jì)對(duì)兩種股票都明顯更優(yōu),擬合效果更好。
【關(guān)鍵詞】：高頻數(shù)據(jù) ACD模型 非參數(shù)核估計(jì) 日內(nèi)效應(yīng)
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O212.7
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 課題背景和實(shí)際意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 研究的內(nèi)容與框架11
• 1.4 創(chuàng)新之處11-13
• 2 高頻數(shù)據(jù)13-17
• 2.1 高頻數(shù)據(jù)的含義13
• 2.2 高頻數(shù)據(jù)的特征13-17
• 3 ACD模型理論17-25
• 3.1 標(biāo)準(zhǔn)ACD模型17-18
• 3.2 EACD模型18-19
• 3.3 WACD模型19
• 3.4 GACD模型19-20
• 3.5 非參數(shù)ACD模型20-25
• 3.5.1 非參數(shù)回歸20-21
• 3.5.2 核回歸21-23
• 3.5.3 非參數(shù)核估計(jì)ACD模型23-25
• 4 實(shí)證分析25-41
• 4.1 數(shù)據(jù)選取與處理25-28
• 4.2 數(shù)據(jù)的描述與檢驗(yàn)28-32
• 4.3 參數(shù)ACD模型估計(jì)結(jié)果與分析32-37
• 4.4 核回歸估計(jì)ACD模型結(jié)果與分析37-38
• 4.5 非參數(shù)ACD和參數(shù)ACD模型擬合結(jié)果分析38-41
• 5 總結(jié)與展望41-44
• 5.1 本文總結(jié)41-42
• 5.2 本文尚待研究之處42
• 5.3 模型展望42-44
• 致謝44-45
• 參考文獻(xiàn)45-47
• 附錄47-56
• A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄：47-48
• B. 程序48-51
• C. 結(jié)果51-56

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：547794