FCBLUP模型在高频金融数据中的应用

• 作者: 刘遵雄 周天清 郑淑娟
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 经济
• 关键词: 函数延拓 函数数据 最优线性无偏估计 自回归移动平均 高频数据
• 年，卷（期）: 2011,（22）
• 所属期刊栏目: 开发研究与设计技术
• 页码范围: 257-260
• 分类号: F830.91
• 字数: 4079字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.22.086

摘要

将函数延拓最优线性无偏估计(FCBLUP)引入高频金融数据挖掘中,对离散观测值序列建立函数数据模型,并进行预测.选取上证收盘价格为实验数据,建立FCBLUP模型.为能对预测效果进行有效的评价与定位,设立基于ARMA模型的预测组.实验结果表明,FCBLUP预测效果较ARMA模型更理想,FCBLUP预测误差除在小段预测区问略大于ARMA外,其余时刻均低于ARMA预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘遵雄	华东交通大学信息工程学院	59	330	10.0	15.0
2	郑淑娟	江西财经大学科研处	15	127	6.0	11.0
3	周天清	华东交通大学信息工程学院	5	12	2.0	3.0