基于密度和區(qū)間預(yù)測的ACD模型對比.pdf

1、在金融數(shù)據(jù)中,記錄金融市場上每筆交易的數(shù)據(jù)稱為超高頻數(shù)據(jù)(ultra-high-frequency data)。由于超高頻數(shù)據(jù)記錄了金融市場的實時交易信息,為理解金融市場微觀結(jié)構(gòu)提供了基礎(chǔ)和可能,因而超高頻數(shù)據(jù)的研究成為近年來計量經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的熱點。自從Engle等首創(chuàng)了自回歸條件時間間隔(ACD)模型以刻畫金融市場交易時間間隔的變化以來,不斷有計量經(jīng)濟學(xué)家從各個角度對其進行推廣和改進,多種模型的存在,使模型的選擇出現(xiàn)了困難。在本文中,我

2、們利用在澳大利亞股票交易市場上市的三家公司的數(shù)據(jù)樣本,對一系列的自回歸條件持續(xù)期(ACD)模型進行對比,此種對比采用對密度和區(qū)間分別預(yù)測的評估的方法,該方法是由Christoffersen和Diebold等人提出的,我們的主要發(fā)現(xiàn)是:廣義的伽瑪分布和對數(shù)正態(tài)分布與指數(shù)分布和韋布爾分布相比較,對隨機誤差項表現(xiàn)出相似的效果,但運行得比它們要好。此外,這與Engle和Russel提出的標準ACD模型以及Bauwens和Giot提出的log-A

3、CD模型似乎并沒有實質(zhì)性的區(qū)別。
　　 本文的主要研究工作概括如下:
　　 1)對各類ACD模型作簡單介紹和對比,分析一下國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。
　　 2)對基于密度預(yù)測和區(qū)間預(yù)測的ACD模型評估方法分別作出簡要的介紹。
　　 3)利用澳大利亞證券交易所(ASX)三支個股的高頻數(shù)據(jù),分別基于不同ACD模型作密度預(yù)測和區(qū)間預(yù)測
　　 4)對實驗結(jié)果進行詳細分析對比,并對各類模型的優(yōu)劣作出客觀地評價。