【摘 要】
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金融高频数据通常以一定的时间间隔为划分,例如时、分、秒,甚至更小的时间单位,理论上更接近于连续时间模型,因此相比于低频数据,更接近于金融资产价格的实际模型.而随着科技
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金融高频数据通常以一定的时间间隔为划分,例如时、分、秒,甚至更小的时间单位,理论上更接近于连续时间模型,因此相比于低频数据,更接近于金融资产价格的实际模型.而随着科技的发展,金融高频数据的获取也变得更加便捷,对于高频数据的研究和建模也逐渐成为热点领域.目前,对高频数据的研究通常忽略了金融市场经济的结构突变,将市道轮换引入高频数据的模型将是一个研究方向.本文用马氏市道轮换模型对金融高频数据进行建模和研究,首先将马氏市道轮换自回归模型与金融高频数据相结合,对价格进行建模和预测,利用滤波算法对模型进行参数估计和预测.本文选取2018年1月3日到2019年3月28日期间的上证综指收盘价数据,利用日收盘价(低频数据)和日内5分钟收盘价(高频数据)进行对比研究,发现日内5分钟高频数据比日收盘价低频数据预测精确度高,能更好地适应模型.其次,本文在Visser提出的波动率替代模型的基础上引入马氏市道轮换模型,对波动率进行建模和预测,选用已实现波动率作为波动率替代,并将单一市道的波动率替代模型与马氏市道轮换波动率替代模型进行比较,得出了马氏市道轮换波动率替代模型优于单一市道波动率替代模型的结果.
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