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基于局部均值分解的高频金融数据波动率估计
被引量：
1
1
作者
秦喜文
冯阳洋
+3 位作者
董小刚
李巧玲
周红梅
郭佳静
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2019年第6期596-602,共7页
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...
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。
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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
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职称材料
题名
基于局部均值分解的高频金融数据波动率估计
被引量：
1
1
作者
秦喜文
冯阳洋
董小刚
李巧玲
周红梅
郭佳静
机构
长春工业大学数学与统计学院
吉林大学数学学院
出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2019年第6期596-602,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(11301036
11226335)
吉林省教育厅科研基金资助项目(JJKH20170540KJ)
文摘
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。
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
Keywords
high frequency financial data
volatility estimation
logarithmic return rate
local mean decomposition(LMD)
分类号
TP202 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
F830.91 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部均值分解的高频金融数据波动率估计
秦喜文
冯阳洋
董小刚
李巧玲
周红梅
郭佳静
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2019
1
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