微观结构噪声相关论文
时间序列分析可以对未来的变化趋势进行预测,在金融、经济、工程等领域有着极为重要的作用,因此研究时间序列的波动率建模成为近几......
研究目标:利用高频数据准确估计和预测高维积分波动率矩阵,并将矩阵的预测值应用于资产投资组合的构造中.研究方法:通过保留p×p维......
现有的金融高频数据研究,并未充分考虑微观结构噪声对波动建模和预测的影响.以非参数化方法为理论框架,基于高频数据,采用适当方法......
对于高频金融时间序列的研究已有二十多年的历史，高频金融数据的波动率估计从参数模型ARCH和SV模型发展到了非参数模型，以及长记忆性......
借助偏t分布realized GARCH模型,提出同时考虑高频和低频信息的尾部风险估计方法,分别纳入RV、RRV和BPV构成尾部风险估计的对比模......
现有的金融高频数据研究,并未充分考虑微观结构噪声对波动建模和预测的影响.以非参数化方法为理论框架,基于高频数据,采用适当方法......
基于股票有效价格计算的已实现波动率(Realized Variance)可作为股票收益波动率的估计,且在一定条件下,这一估计是无偏的和一致的......
利用双时间序的原理,对高频数据下的积分波动率估计进行了偏差校正.并且在理论上进行了证明,数值模拟验证了理论的可行性.......
金融高频数据中微观结构噪声的存在严重影响了金融波动率估计量的准确性．为了消除微观结构噪声给波动率估计量带来的偏差，构建更准确......
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一般来讲，资产收益率的波动包括连续性波动和跳跃性波动。波动性既是投资者投资行为综合作用的结果，又是对当前市场运行状况的综合反......
本文基于半鞅过程和非参数统计推断方法,利用已实现幂变差的渐进统计特性,构造检验统计量,在统一的分析框架下,对金融资产价格中随......
为了克服高频金融数据中微观结构噪声对实现波动的影响,多种基于渐近理论的修正算法均试图将实现波动修正为波动的无偏一致估计,但......
在金融高频数据研究领域,学者们关于不同类型风险的内在关系并未深入探讨。从高频数据角度,本文首次对市场微观结构噪声、波动率跳......
金融高频数据由于包含了更丰富的市场信息而成为目前金融领域的研究热点,而波动率的研究一直都是金融领域中备受人们关注的焦点问......
学位
已实现方差作为波动率的估计,在理论上是二次变差的无偏和一致估计。但在现实中,它受到市场微观结构噪声的影响而偏离其理论值。本......
基于理论模型和数据实证两个角度考察了在市场非完备条件下,我国股票市场与股指期市的对冲表现.在理论上,建立了市场非完备性与市......
