【摘 要】
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本文提出了基于高频数据的分类信息混合分布GARcH模型,以上证 指数的五分钟高频数据作为研究对象,引入修正的混合分布(MMM)模型,将去 除了趋势性和序列相关性的不同性质的对
【机 构】
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华中科技大学经济学院; 深圳证券信息有限公司;
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本文提出了基于高频数据的分类信息混合分布GARcH模型,以上证 指数的五分钟高频数据作为研究对象,引入修正的混合分布(MMM)模型,将去 除了趋势性和序列相关性的不同性质的对数交易量分解为进入市场的正的随机信息 流和负的随机信息流两部分,作为分类信息流代理,加入GARCH模型的方差方程 中,考察好消息、坏消息对上证指数波动性的影响。
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