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基于整体经验模态分解的金融高频数据波动率估计研究
基于整体经验模态分解的金融高频数据波动率估计研究
作者:
冯阳洋
周红梅
秦喜文
董小刚
郭佳静
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
高频数据
对数收益率
整体经验模态分解方法
波动率估计
摘要:
针对金融高频数据波动率的估计问题,借鉴小波变换思想,首次利用整体经验模态分解方法实现了高频数据波动率估计.首先,通过模拟数据验证了方法的可行性和有效性;其次,以日内高频数据为研究对象,并将分别利用经验模态分解和整体经验模态分解方法计算所得的波动率与已实现波动率进行了对比.结果 表明,自适应分解方法可有效实现高频数据波动率估计,但整体经验模态分解要优于经验模态分解方法.该方法为高频数据波动率的非参数估计提供了新的解决途径,具有重要的推广与应用价值.
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篇名
基于整体经验模态分解的金融高频数据波动率估计研究
来源期刊
东北师大学报(自然科学版)
学科
数学
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高频数据
对数收益率
整体经验模态分解方法
波动率估计
年,卷(期)
2020,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
89-95
页数
7页
分类号
O29
字数
语种
中文
DOI
10.16163/j.cnki.22-1123/n.2020.03.013
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研究来源
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期刊影响力
东北师大学报(自然科学版)
主办单位:
东北师范大学
出版周期:
季刊
ISSN:
1000-1832
CN:
22-1123/N
开本:
大16开
出版地:
长春市人民大街5268号
邮发代号:
12-43
创刊时间:
1951
语种:
chi
出版文献量(篇)
2302
总下载数(次)
5
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