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證券市場高頻數(shù)據(jù)極值的統(tǒng)計特征和變動特征研究

發(fā)布時間:2018-01-07 01:05

  本文關(guān)鍵詞:證券市場高頻數(shù)據(jù)極值的統(tǒng)計特征和變動特征研究 出處:《長春工業(yè)大學(xué)》2012年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文


  更多相關(guān)文章: 高頻數(shù)據(jù) 變動特征 EGARCH模型 “已實現(xiàn)”波動率


【摘要】:本文從高頻數(shù)據(jù)自身所具有的特征展開分析,并在這些特征基礎(chǔ)上,研究金融市場高頻數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征和變動特征,較完整地給出金融高頻數(shù)據(jù)分析在微觀市場結(jié)構(gòu)中的研究。在文中第二章研究了高頻數(shù)據(jù)的微觀市場結(jié)構(gòu)中的基本特征,交易時間間隔、價格和收益、交易量、買賣價差間的關(guān)系、非同步交易,并推導(dǎo)出非同步交易導(dǎo)致收益率序列的負自相關(guān)性;第三章分析了金融高頻數(shù)據(jù)的變動特征的幾個方面,并應(yīng)用處理高頻數(shù)據(jù)不等時間間隔的計量經(jīng)濟模型,即指數(shù)廣義自回歸條件異方差模型,來描述交易活躍的股票交易久期過程。實證分析應(yīng)用錦富新材(300128)這支個股,并推導(dǎo)出每個變動特征相應(yīng)的結(jié)論。第四章中給出了區(qū)別于低頻數(shù)據(jù)的波動率,處理高頻數(shù)據(jù)的波動率即“已實現(xiàn)”波動率的定義,性質(zhì),方法研究,理論推導(dǎo),實例分析。從修正市場微觀結(jié)構(gòu)的噪聲因素出發(fā),基于高頻交易數(shù)據(jù),同時采用一階偏差修正方法估計了600188即兗州煤業(yè)的“已實現(xiàn)”波動率。結(jié)果表明:計算的“已實現(xiàn)”波動率提高個股實際波動率的估計精度,從而可以為波動率研究提供一個參照標(biāo)準(zhǔn)的波動率值。 本文的創(chuàng)新點為:在第二章中非同步交易導(dǎo)致收益率序列的負自關(guān)性的證明;在第三章中模型建立和創(chuàng)新部分,推導(dǎo)并實證出變動特征的幾個有用結(jié)論;在第四章中對于偏差校正的“已實現(xiàn)”波動率的方差上界的證明。最后,本文得出結(jié)論對于實時交易,可以幫助交易者規(guī)避風(fēng)險,降低久期的損失。對于買賣價差,平均交易價格的引入也能防止過多的人為操作!耙褜崿F(xiàn)”波動率在金融產(chǎn)品的定價和波動性研究以及投資者的投資決策方面,都將發(fā)揮不可低估的作用,促進我國金融市場健康、穩(wěn)定地發(fā)展。
[Abstract]:This article from the characteristics of high frequency data has its own analysis, and these features based on the statistical characteristic and changes of the high frequency data of the financial market, the research on market microstructure in a complete analysis to give financial high-frequency data. The second chapter is the study of the basic characteristics of the micro market structure in high frequency data, the transaction time interval, price and return, trading volume, trading relationship between the price and non synchronous trading, and deduced the non synchronous trading lead to negative autocorrelation of returns; the third chapter analyzes several aspects according to the change characteristics of financial high frequency, and the application of econometric model with a high frequency data of unequal time interval namely, exponential generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model to describe the active trading in the long term process. The empirical analysis of application of Jin Fu new material (300128) of the stocks, and deduces the Each change conclusion characteristics. The fourth chapter presents the difference from the low frequency data volatility, the volatility of high-frequency data processing is realized, the volatility of the properties, research methods, theoretical derivation and case analysis. Starting from the noise correction factors of market microstructure, based on high-frequency data, and the the first-order deviation correction method to estimate that 600188 Yanzhou YCM "realized" volatility. The results show that the calculation of the realized volatility increase stock volatility estimation accuracy, which can provide a reference value for the volatility of volatility.
The innovation of this paper is: in the second chapter of China Africa synchronous trading in yields that negative sequence autocorrelation of; in the third chapter of model establishment and innovation, a positive change characteristics of several useful conclusions are derived and; in the fourth chapter for error correction in the "realized" volatility by proof of variance at last, this paper draws a conclusion for real-time trading, traders can help avoid risks, reduce the duration of loss. For spreads, introducing the average transaction price can also prevent too much manual operation. "Realized" volatility and volatility on the investment decisions of investors and financial products are. Will play a role can not be underestimated, and promote the healthy financial market of our country, stable development.

【學(xué)位授予單位】:長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2012
【分類號】:F224;F832.51

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本文編號:1390302

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