市道轮换下的高频数据参数估计

• 作者: 柳向东 靳晓洁
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 数学
• 关键词: 应用统计数学 高频数据 市道轮换模型 滤波算法 Kim平滑算法 参数估计
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 数学与应用数学
• 页码范围: 432-440
• 页数: 9页
• 分类号: O211.9|F830
• 字数: 8055字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2018.04432

摘要

在高频金融数据研究分析中引入市道轮换模型,结合自回归模型和波动率替代模型,对高频数据进行建模分析,运用滤波算法以及Kim平滑算法等进行参数估计和预测.利用2017-01-03至2017-08-02上证综指每5 min的收盘价格,用Matlab实现马氏市道轮换自回归模型的预测和推测,并构建波动率替代模型.结果表明,马氏市道轮换高频数据模型是一种具有模型创新且理论性强的分析方式.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柳向东	暨南大学经济学院	47	243	9.0	13.0
2	靳晓洁	暨南大学经济学院	1	0	0.0	0.0