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文檔簡介
1、高頻金融時間序列數(shù)據(jù)樣本容量大,采集周期短,包含了豐富的市場信息,是金融市場特征的最好反映。為了更深入地探究市場微觀結(jié)構(gòu),高頻金融時間序列的波動性研究與建模成為國內(nèi)外計量經(jīng)濟學(xué)者的研究熱點。Andersen與Bollerslev在1998年提出一種新的波動率估計方法——“已實現(xiàn)”波動;Christensen和Podolskij在2005年基于極差理論提出另一種波動率估計方法——“已實現(xiàn)”極差波動;國內(nèi)學(xué)者對這兩種方法分別進行擴展,得到更
2、有效的估計方法。 本文首先選取我國上證股指1分鐘交易數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,驗證了我國滬市高頻價格序列和收益率序列具有高峰厚尾、非正態(tài)分布及波動聚集等ARCH特征,同時還具有長記憶性、波動率的日內(nèi)“U”型走勢等性質(zhì)。 而后,基于國內(nèi)外學(xué)者已有的研究成果,提出賦權(quán)“已實現(xiàn)’’波動方法的改進——調(diào)整賦權(quán)“已實現(xiàn)”波動,理論上證明其無偏性和有效性;利用我國上證股指高頻數(shù)據(jù)計算得到不同估計方法下的積分波動的不同估計量,實證說明調(diào)整賦權(quán)
3、“已實現(xiàn)”波動方法更優(yōu)化,并選取統(tǒng)計指標最優(yōu)的對數(shù)賦權(quán)“已實現(xiàn)”極差波動率作為后續(xù)建模工作的研究對象;基于收益率序列的平穩(wěn)性和長記憶性特征,本文建立AR(i)—FIGARCH(p,d,q)模型,采用聚合序列分析法和極大似然估計法確定模型參數(shù)。 最后,給出對數(shù)賦權(quán)“已實現(xiàn)”極差波動率真實值與擬合值的比較圖,直觀說明所建模型的擬合效果優(yōu)良;計算我國上證股指1分鐘交易數(shù)據(jù)樣本的高頻收益率,與AR(i)—FIGARCH(p,d,q)模型
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