论文摘要
文章以银行业为例,基于股票逐笔交易数据,在得分驱动的已实现Wishart-GARCH模型的框架下,对银行业规模靠前的多只个股对数收益率的已实现协方差矩阵尝试多种降噪方法来进行建模以及预测,并检验预测效果。结果显示:该模型对于银行业个股间收益率的已实现协方差矩阵有着优于以往模型的良好预测效果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周少甫,王文畅
关键词: 已实现协方差,分布,模型,高频数据
来源: 统计与决策 2019年11期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资
单位: 华中科技大学经济学院
分类号: F224;F830.91
DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.11.017
页码: 71-75
总页数: 5
文件大小: 1407K
下载量: 88
相关论文文献
- [1].高频数据连续部分杠杆效应的估计[J]. 经济数学 2020(03)
- [2].金融高频数据挖掘研究评述与展望[J]. 经济学动态 2011(06)
- [3].中国证券市场高频数据统计特征分析[J]. 吉林工商学院学报 2016(03)
- [4].(超)高频数据视角下金融风险度量研究进展[J]. 经济论坛 2010(08)
- [5].超高频数据下金融市场持续期序列模型述评[J]. 中国管理科学 2008(04)
- [6].金融高频数据仅仅是一个优质的时间序列吗:概念及统计特征的再考察[J]. 投资研究 2014(05)
- [7].大数据时代:向高频出发[J]. 科学中国人 2018(18)
- [8].人民币汇率高频数据非线性模型表现:预测比较[J]. 商业经济 2010(03)
- [9].高频数据在会计实证研究中的应用和展望[J]. 财会研究 2011(05)
- [10].基于非参数日内跳跃检验和高频数据的公司信息披露对股市价格波动影响研究[J]. 中国管理科学 2016(10)
- [11].超高频数据的日内效应调整方法研究[J]. 中国管理科学 2015(06)
- [12].基于超高频数据的VaR研究[J]. 山西农经 2019(03)
- [13].金融危机后宏观政策的发布对股市是否产生了冲击?--基于高频数据的研究[J]. 经济与管理评论 2018(05)
- [14].中国债路选择[J]. 新理财(政府理财) 2013(05)
- [15].基于傅里叶分析法的股票市场超高频数据相关性分析[J]. 数学的实践与认识 2010(07)
- [16].日内金融高频数据的异常点检测[J]. 系统工程理论与实践 2009(05)
- [17].基于高频数据的大维金融协方差阵的估计与应用[J]. 统计与决策 2018(05)
- [18].基于改进BigFIM算法的网络信息大数据高频数据项挖掘算法研究[J]. 激光杂志 2016(07)
- [19].月度CPI增速的高频数据预测方法[J]. 当代财经 2018(12)
- [20].基于高频数据的豆类期货套利实证研究[J]. 时代金融 2018(06)
- [21].基于高频数据的统计套利实证研究[J]. 经济研究导刊 2019(07)
- [22].基于超高频数据的我国股市价格持续性实证研究[J]. 中国科学技术大学学报 2015(05)
- [23].基于上证180指数买卖价差的实证分析[J]. 长春工业大学学报(自然科学版) 2011(06)
- [24].基于高频数据的金融波动率模型[J]. 统计与决策 2008(01)
- [25].市道轮换下的高频数据参数估计[J]. 深圳大学学报(理工版) 2018(04)
- [26].基于SCD模型的金融超高频数据信息含量研究[J]. 河北科技大学学报(社会科学版) 2018(02)
- [27].基于高频数据的中国国债期货价格发现能力研究[J]. 运筹与管理 2017(06)
- [28].高频数据下波动率的双时间序校正[J]. 甘肃联合大学学报(自然科学版) 2013(02)
- [29].基于高频数据市场微观结构的应用研究[J]. 泰山学院学报 2012(03)
- [30].基于BP神经网络的股指收益率预测研究——以高频数据为样本[J]. 统计教育 2009(04)