【摘 要】
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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,LMS
【机 构】
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中国人民大学信息学院经济信息管理系,北京 100872
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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-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.
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