郑艺
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：中国人民大学信息学院经济信息管理系更多>>
- 发文基金：中国人民大学科学研究基金更多>>
- 相关领域：经济管理理学更多>>
- 基于RV的LMSV模型在中国股市中的实证研究被引量：2
- 2014年
- 本文研究了金融高频时间序列的长记忆特征,介绍了已实现波动率、长记忆随机波动模型以及参数估计方法。由于长记忆随机波动模型(Long Memory Stochastic Volatility Model,LMSV)模型中参数较多,常用的参数估计方法不能解决参数估计问题,故采用半参数估计方法——Local Whittle估计。通过上海证券交易所上证综指2000年一2008年每五分钟的数据,选择ADF单位根检验验证了金融高频时间序列的平稳性,自相关图、重标极差法、对数周期图法验证了长记忆性,利用LMSV模型对中国股市的长记忆特征进行了参数估计,与广泛使用的自回归分整移动平均模型(Auto—Regressive Fractional Integrated Moving Average,ARFIMA)进行了对比,得到的长记忆参数d的估计结果均符合长记忆性的定义,发现LMSV模型在实际应用中的有效性。
- 郑艺梁循孙晓蕾
- 关键词：已实现波动率长记忆性
- 基于RV的LMSV模型在中国股市中的实证研究
- 本文研究了金融高频时间序列的长记忆特征,介绍了已实现波动率、长记忆随机波动模型以及参数估计方法。由于长记忆随机波动模型(Long Memory Stochastic Volatility Model,LMSV)模型中参数...
- 郑艺梁循孙晓蕾
- 关键词：已实现波动率长记忆性
- 文献传递
