基于高頻數(shù)據(jù)的微觀市場(chǎng)結(jié)構(gòu)中的研究
發(fā)布時(shí)間:2020-06-23 03:55
【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(chǎng)高頻數(shù)據(jù)的周期性和波動(dòng)性,較完整地給出金融高頻數(shù)據(jù)分析在微觀市場(chǎng)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(chǎng)結(jié)構(gòu)中的基本特征,交易時(shí)間間隔、價(jià)格和收益、交易量、買賣價(jià)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(fù)自相關(guān)性;第三章分析了金融高頻數(shù)據(jù)的周期性的幾個(gè)特征,其不規(guī)則的交易時(shí)間間隔,取值離散性,日間模式性,自相關(guān)性,并結(jié)合實(shí)例給出具體的結(jié)論。第四章應(yīng)用處理高頻數(shù)據(jù)不等時(shí)間間隔的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型,。即自回歸條件持續(xù)期模型,來描述交易活躍的股票交易久期過程。并推導(dǎo)出引入微觀變量的ACD模型,結(jié)果得出交易久期的集聚性,即短的交易時(shí)間間隔,后面往往也跟隨短的交易時(shí)間間隔,長的時(shí)間間隔,后面往往也跟隨著長的交易時(shí)間間隔。買賣價(jià)差和平均交易量的引入,對(duì)于大多數(shù)股票來說,都具有明顯的負(fù)面效應(yīng)。第五章中給出了區(qū)別于低頻數(shù)據(jù)的波動(dòng)率,處理高頻數(shù)據(jù)的波動(dòng)率即“已實(shí)現(xiàn)”波動(dòng)率的定義,性質(zhì),方法研究,理論推導(dǎo),實(shí)例分析。從修正市場(chǎng)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(shí)采用一階偏差修正方法估計(jì)了600188即兗州煤業(yè)的“已實(shí)現(xiàn)”波動(dòng)率。結(jié)果表明:計(jì)算的“已實(shí)現(xiàn)”波動(dòng)率提高個(gè)股實(shí)際波動(dòng)率的估計(jì)精度,從而可以為波動(dòng)率研究提供一個(gè)參照標(biāo)準(zhǔn)的波動(dòng)率值。 本文的創(chuàng)新點(diǎn)為:在第二章中非同步交易導(dǎo)致收益率序列的負(fù)自關(guān)性的證明;在第四章中模型的創(chuàng)新部分,增加外生變量,引入買賣價(jià)差的ACD模型和引入平均交易量的ACD模型;在第五章中對(duì)于偏差校正的“已實(shí)現(xiàn)”波動(dòng)率的方差上界的證明。最后,本文得出結(jié)論對(duì)于實(shí)時(shí)交易,可以幫助交易者規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),降低久期的損失。對(duì)于買賣價(jià)差,平均交易價(jià)格的引入也能防止過多的人為操作!耙褜(shí)現(xiàn)”波動(dòng)率在金融產(chǎn)品的定價(jià)和波動(dòng)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(jìn)我國金融市場(chǎng)健康、穩(wěn)定地發(fā)展。
【學(xué)位授予單位】:長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2011
【分類號(hào)】:F224;F830.9
【圖文】:
獨(dú)特的特征。最為明顯的特征便是數(shù)據(jù)記錄時(shí)間間隔的不相等性,市場(chǎng)交易的發(fā)生并不以相等時(shí)間間隔發(fā)生,因此所觀測(cè)到的金融高頻數(shù)據(jù)也是不等間隔的。圖3.1為充州煤業(yè)從2010年10月8日到10月29日的實(shí)時(shí)的交易散點(diǎn)圖。橫坐標(biāo)代表交易時(shí)間,縱坐標(biāo)代表交易價(jià)格。從圖中可以明顯地看到交易間隔的不規(guī)則性,在其中一些天交易十分密集,在一些天交易十分稀疏。對(duì)于價(jià)格波動(dòng)性不大的時(shí)間,相對(duì)交易就稀疏,對(duì)于價(jià)格波動(dòng)性大的時(shí)間,相對(duì)交易就密集。
00188的交易價(jià)格直方圖
本文編號(hào):2726762
【學(xué)位授予單位】:長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2011
【分類號(hào)】:F224;F830.9
【圖文】:
獨(dú)特的特征。最為明顯的特征便是數(shù)據(jù)記錄時(shí)間間隔的不相等性,市場(chǎng)交易的發(fā)生并不以相等時(shí)間間隔發(fā)生,因此所觀測(cè)到的金融高頻數(shù)據(jù)也是不等間隔的。圖3.1為充州煤業(yè)從2010年10月8日到10月29日的實(shí)時(shí)的交易散點(diǎn)圖。橫坐標(biāo)代表交易時(shí)間,縱坐標(biāo)代表交易價(jià)格。從圖中可以明顯地看到交易間隔的不規(guī)則性,在其中一些天交易十分密集,在一些天交易十分稀疏。對(duì)于價(jià)格波動(dòng)性不大的時(shí)間,相對(duì)交易就稀疏,對(duì)于價(jià)格波動(dòng)性大的時(shí)間,相對(duì)交易就密集。
00188的交易價(jià)格直方圖
【引證文獻(xiàn)】
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1 王少斌;田新民;;基于高頻數(shù)據(jù)的ACD模型微觀擴(kuò)展應(yīng)用[J];系統(tǒng)工程;2014年09期
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1 王少斌;基于高頻數(shù)據(jù)的投資者交易行為研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2014年
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1 余衛(wèi)康;基于ACD模型的滬深300股指期貨交易策略實(shí)證研究[D];南開大學(xué);2015年
本文編號(hào):2726762
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