【摘 要】
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扩展的ACD模型是金融高频数据分析的一种重要方法。根据Hentschel(1995)关于建立非对称GARCH模型家族的方法,原始自回归条件期间模型(Autoregres-sive Conditional Duration,
【机 构】
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上海财经大学应用统计研究中心,上海立信会计学院
【基金项目】
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教育部“新世纪优秀人才支持计划”（编号：NCET-04-0429）.感谢《财经研究》杂志社编辑及匿名审稿人,他们对文章提出了很好的建议,当然文责自负.
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扩展的ACD模型是金融高频数据分析的一种重要方法。根据Hentschel(1995)关于建立非对称GARCH模型家族的方法,原始自回归条件期间模型(Autoregres-sive Conditional Duration,简称ACD模型)可以产生多种扩展类型。文章通过对中国石化价格期间的实证分析,表明现有ACD模型强加的约束条件与数据实证相矛盾,而且证实了由扩展ACD模型赋予的许多弹性。综合考虑所有的实证结果,通过LogL、AIC以及D检验值的对比,BCACD、EXACD、LACDⅠ三类模型实证结果的效果最好。
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