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基于经验似然的自回归条件久期模型的统计推断
被引量：
1
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作者
韩玉
金应华
吴武清
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期219-225,共7页
利用经验似然方法对自回归条件久期(ACD)模型参数进行统计检验,给出了自回归条件久期模型参数的经验似然比统计量,并证明了该统计量渐近服从χ2-分布.数值模拟结果表明,经验似然方法优于拟似然方法.
关键词
自回归条件久期(
acd
)模型
拟似然函数
经验似然
自回归条件
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职称材料
交易时间视角下的中国股市流动性问题
被引量：
1
2
作者
房振明
王春峰
《管理工程学报》
CSSCI
北大核心
2009年第3期153-155,共3页
交易过程中的时间因素是重要的信息揭示变量。在价格久期基础上,引入了新的流动性衡量指标VNET,对上海股市流动性测量和影响因素进行了深入探讨。选择了2005年9月1日至2006年12月30日作为样本时段,选取上证50指数前20只最大流通股在样...
交易过程中的时间因素是重要的信息揭示变量。在价格久期基础上,引入了新的流动性衡量指标VNET,对上海股市流动性测量和影响因素进行了深入探讨。选择了2005年9月1日至2006年12月30日作为样本时段,选取上证50指数前20只最大流通股在样本期间内的分笔交易数据作为实证研究对象。实证结果表明,我国证券市场交易过程中的各种非对称信息严重的影响着市场的流动性变化。
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关键词
流动性
价格久期
自回归条件久期模型
VNET
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职称材料
高频金融时间序列研究:回顾与展望
被引量：
7
3
作者
徐正国
张世英
《西北农林科技大学学报（社会科学版）》
2005年第1期62-67,共6页
高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。论述了迄今国际相关文献中几乎所有关于高频金融时间序列的理论和实证研究成果:高频时间序列的模型化方法、日历效应、"已实现"波动和ACD模型,指出了研究中...
高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。论述了迄今国际相关文献中几乎所有关于高频金融时间序列的理论和实证研究成果:高频时间序列的模型化方法、日历效应、"已实现"波动和ACD模型,指出了研究中存在的问题,展望了高频时间序列的研究趋势。
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关键词
高频金融时间序列
“已实现”波动率
异质自回归条件异方差模型(HARCH模型)
日历效应
自回归
条件持续期模型(
acd
模型)
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职称材料
题名
基于经验似然的自回归条件久期模型的统计推断
被引量：
1
1
作者
韩玉
金应华
吴武清
机构
东北电力大学理学院
广东工业大学应用数学学院
中国人民大学商学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期219-225,共7页
基金
国家自然科学基金(批准号:71003100)
中国人民大学科学研究基金(批准号:2011030123)
文摘
利用经验似然方法对自回归条件久期(ACD)模型参数进行统计检验,给出了自回归条件久期模型参数的经验似然比统计量,并证明了该统计量渐近服从χ2-分布.数值模拟结果表明,经验似然方法优于拟似然方法.
关键词
自回归条件久期(
acd
)模型
拟似然函数
经验似然
自回归条件
Keywords
autoregressive conditional duration（acd） model
quasi-likelihood function
empirical likelihood
autoregressive
condit
ion
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
交易时间视角下的中国股市流动性问题
被引量：
1
2
作者
房振明
王春峰
机构
天津大学管理学院
出处
《管理工程学报》
CSSCI
北大核心
2009年第3期153-155,共3页
基金
国家杰出青年科学基金资助项目(70225002)
文摘
交易过程中的时间因素是重要的信息揭示变量。在价格久期基础上,引入了新的流动性衡量指标VNET,对上海股市流动性测量和影响因素进行了深入探讨。选择了2005年9月1日至2006年12月30日作为样本时段,选取上证50指数前20只最大流通股在样本期间内的分笔交易数据作为实证研究对象。实证结果表明,我国证券市场交易过程中的各种非对称信息严重的影响着市场的流动性变化。
关键词
流动性
价格久期
自回归条件久期模型
VNET
Keywords
liquidity
price
duration
autoregressive
conditional
duration
model
VNET
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
高频金融时间序列研究:回顾与展望
被引量：
7
3
作者
徐正国
张世英
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）》
2005年第1期62-67,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(70171001)
文摘
高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。论述了迄今国际相关文献中几乎所有关于高频金融时间序列的理论和实证研究成果:高频时间序列的模型化方法、日历效应、"已实现"波动和ACD模型,指出了研究中存在的问题,展望了高频时间序列的研究趋势。
关键词
高频金融时间序列
“已实现”波动率
异质自回归条件异方差模型(HARCH模型)
日历效应
自回归
条件持续期模型(
acd
模型)
Keywords
high-frequency financial time series
realized volatility
heterogeneous
autoregressive
conditional
heteroskedasticity
model
calendar effects
autoregressive
conditional
duration
model
分类号
F224.0 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于经验似然的自回归条件久期模型的统计推断
韩玉
金应华
吴武清
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
在线阅读
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职称材料
2
交易时间视角下的中国股市流动性问题
房振明
王春峰
《管理工程学报》
CSSCI
北大核心
2009
1
在线阅读
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职称材料
3
高频金融时间序列研究:回顾与展望
徐正国
张世英
《西北农林科技大学学报（社会科学版）》
2005
7
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