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高频金融数据的长记忆SV模型分析——基于FFF回归
1
作者
韩伟
李钢
《西北农林科技大学学报（社会科学版）》
2006年第2期44-47,共4页
高频金融数据的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。与低频数据不同,高频数据通常具有“日历效应”和波动长记忆性。本文在使用弹性傅立叶形式(FFF)回归技术消除“日历效应”的基础上,针对高频数据的波动长记忆性建立了长记...
高频金融数据的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。与低频数据不同,高频数据通常具有“日历效应”和波动长记忆性。本文在使用弹性傅立叶形式(FFF)回归技术消除“日历效应”的基础上,针对高频数据的波动长记忆性建立了长记忆SV模型,结果发现高频数据的波动持续性大大降低。
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关键词
高频金融数据
弹性
傅立叶
形式
(
fff
)
回归
日历效应
波动持续性
长记忆SV模型
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题名
高频金融数据的长记忆SV模型分析——基于FFF回归
1
作者
韩伟
李钢
机构
天津大学管理学院
出处
《西北农林科技大学学报（社会科学版）》
2006年第2期44-47,共4页
文摘
高频金融数据的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。与低频数据不同,高频数据通常具有“日历效应”和波动长记忆性。本文在使用弹性傅立叶形式(FFF)回归技术消除“日历效应”的基础上,针对高频数据的波动长记忆性建立了长记忆SV模型,结果发现高频数据的波动持续性大大降低。
关键词
高频金融数据
弹性
傅立叶
形式
(
fff
)
回归
日历效应
波动持续性
长记忆SV模型
Keywords
high-frequency financial data
flexible fourier form regression
calendar effect
volatility persistence
long memory SV model
分类号
F830 [经济管理—金融学]
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作者
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1
高频金融数据的长记忆SV模型分析——基于FFF回归
韩伟
李钢
《西北农林科技大学学报（社会科学版）》
2006
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