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基于核估計的非參數(shù)ACD模型研究

發(fā)布時間:2017-07-16 08:21

  本文關(guān)鍵詞:基于核估計的非參數(shù)ACD模型研究


  更多相關(guān)文章: 高頻數(shù)據(jù) ACD模型 非參數(shù)核估計 日內(nèi)效應(yīng)


【摘要】:隨著科技的發(fā)展,采集技術(shù)的進步,高頻數(shù)據(jù)和超高頻數(shù)據(jù)成為了金融時間序列的一個新的研究方向。高頻數(shù)據(jù)通常是指采集頻率為秒、分、小時為單位的數(shù)據(jù),超高頻數(shù)據(jù)為交易過程中根據(jù)實際情況實時采集的數(shù)據(jù)。股票市場中交易持續(xù)期數(shù)據(jù)是指每次發(fā)生交易之間的時間間隔數(shù)據(jù),是典型的超高頻數(shù)據(jù)。ACD模型主要運用于高頻數(shù)據(jù),該模型能夠揭示數(shù)據(jù)的微觀結(jié)構(gòu)。非參數(shù)方法不需對數(shù)據(jù)和模型做出假設(shè),模型的形式比較的自由,它是利用數(shù)據(jù)直接進行建模分析,其模型的光滑參數(shù)主要受數(shù)據(jù)驅(qū)動,具有適應(yīng)能力強,穩(wěn)健性好,精度高的特點。本文旨在運用ACD模型與非參數(shù)核估計相結(jié)合的方法對中國股票市場進行初步的研究分析,主要內(nèi)容如下:首先介紹了高頻數(shù)據(jù)具有間隔的不規(guī)律性,離散取值,數(shù)據(jù)量大,不等間距,自相關(guān)性以及日內(nèi)效應(yīng)的特征;其次,重點闡述了ACD模型的理論知識,ACD模型根據(jù)沖擊項的分布形式,可以分為WACD模型,GACD模型,EACD模型,都是參數(shù)ACD模型的擴展形式;最后,詳細介紹了非參數(shù)估計中的核估計方法,將核估計與ACD模型相結(jié)合,得到了基于核估計的非參數(shù)ACD模型。進行實證分析,選取了活躍股票上海綠新和不活躍股票民生銀行,對其12月1日—12月5日的交易持續(xù)期數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,去除日內(nèi)效應(yīng);從整理前后數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計量,自相關(guān)性進行簡單的分析,可以知道處理后的數(shù)據(jù)相比于處理前各個指標有所下降,數(shù)據(jù)更加集中,但處理前后都不服從正態(tài)分布,都存在著自相關(guān)性;運用參數(shù)ACD模型中的WACD(1,1)和GACD(1,1),對交易持續(xù)期數(shù)據(jù)進行擬合,得到估計模型,根據(jù)殘差的ACF結(jié)果和Ljung-Box統(tǒng)計量結(jié)果判斷,WACD和GACD模型對于活躍股票上海綠新的適用性更好;運用非參數(shù)核估計的方法對兩支股票進行擬合,得到的擬合圖形效果較好,為了進一步的比較優(yōu)劣,采用誤差分析中的MSE和MAE兩個指標,結(jié)果表明,在參數(shù)估計方法中,GACD模型對于活躍股票上海綠新的擬合效果更好,而WACD對于不活躍股票民生銀行的擬合誤差更小,總體來看,相比于參數(shù)ACD估計的誤差,非參數(shù)核估計對兩種股票都明顯更優(yōu),擬合效果更好。
【關(guān)鍵詞】:高頻數(shù)據(jù) ACD模型 非參數(shù)核估計 日內(nèi)效應(yīng)
【學(xué)位授予單位】:重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:O212.7
【目錄】:
  • 中文摘要3-4
  • 英文摘要4-8
  • 1 緒論8-13
  • 1.1 課題背景和實際意義8-9
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
  • 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀9-10
  • 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
  • 1.3 研究的內(nèi)容與框架11
  • 1.4 創(chuàng)新之處11-13
  • 2 高頻數(shù)據(jù)13-17
  • 2.1 高頻數(shù)據(jù)的含義13
  • 2.2 高頻數(shù)據(jù)的特征13-17
  • 3 ACD模型理論17-25
  • 3.1 標準ACD模型17-18
  • 3.2 EACD模型18-19
  • 3.3 WACD模型19
  • 3.4 GACD模型19-20
  • 3.5 非參數(shù)ACD模型20-25
  • 3.5.1 非參數(shù)回歸20-21
  • 3.5.2 核回歸21-23
  • 3.5.3 非參數(shù)核估計ACD模型23-25
  • 4 實證分析25-41
  • 4.1 數(shù)據(jù)選取與處理25-28
  • 4.2 數(shù)據(jù)的描述與檢驗28-32
  • 4.3 參數(shù)ACD模型估計結(jié)果與分析32-37
  • 4.4 核回歸估計ACD模型結(jié)果與分析37-38
  • 4.5 非參數(shù)ACD和參數(shù)ACD模型擬合結(jié)果分析38-41
  • 5 總結(jié)與展望41-44
  • 5.1 本文總結(jié)41-42
  • 5.2 本文尚待研究之處42
  • 5.3 模型展望42-44
  • 致謝44-45
  • 參考文獻45-47
  • 附錄47-56
  • A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄:47-48
  • B. 程序48-51
  • C. 結(jié)果51-56

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10 褚盈;多元概率密度函數(shù)的Beta核估計[D];浙江大學(xué);2013年

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本文編號:547794

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