基于局部均值分解的高频金融数据波动率估计

• 作者: 冯阳洋 周红梅 李巧玲 秦喜文 董小刚 郭佳静
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高频金融数据 波动率估计 对数收益率 局部均值分解
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程
• 页码范围: 596-602
• 页数: 7页
• 分类号: TP202|F830.91
• 字数: 3800字
• 语种: 中文

摘要

为解决高频数据在风险评估中存在的非线性问题,提出了利用局部均值分解方法实现高频数据波动率估计.首先,采用高频模拟数据验证估计方法的可行性;其次,将沪深300指数不同频率收盘价作为研究对象,利用局部均值分解方法估计波动率,计算相对误差统计量.实验结果表明,利用局部均值分解方法可以有效实现高频数据波动率估计和解决高频数据中的非线性问题,随着抽样频率的增加,估计精度逐渐提高.该方法为高频数据波动率非参数估计提供了新的研究思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董小刚	长春工业大学数学与统计学院	87	533	10.0	20.0
3	秦喜文	长春工业大学数学与统计学院	29	240	8.0	15.0
4	李巧玲	长春工业大学数学与统计学院	4	4	1.0	2.0
5	周红梅	长春工业大学数学与统计学院	2	15	1.0	2.0
6	郭佳静	长春工业大学数学与统计学院	4	5	1.0	2.0
7	冯阳洋	长春工业大学数学与统计学院	3	5	1.0	2.0