基于高频金融数据下跳的检测-2021欧洲杯下注

日期:2021-07-31 03:25 | 人气:

本文摘要:CLC编号:F224.13文件代码:第1671-2064(2017)09-0219-02随着科技手段的进步,尤其是计算机技术的发展,收集大量高频数据和成本 储存急剧下降,自20世纪末以来统计领域的高频数据已迅速发展,广泛应用于金融市场的实证研究,大大拓宽了金融的方法和愿景 工程和其他研究领域。

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CLC编号:F224.13文件代码:第1671-2064(2017)09-0219-02随着科技手段的进步,尤其是计算机技术的发展,收集大量高频数据和成本 储存急剧下降,自20世纪末以来统计领域的高频数据已迅速发展,广泛应用于金融市场的实证研究,大大拓宽了金融的方法和愿景 工程和其他研究领域。在Black-Scholes(1973)期权定价模型后,假设资产价格的研究有一个价格服务,从持续路径上有价格服务,但实际市场行为往往发生一些极端事件,例如由紧急情况造成的政策和调整行业。

粘贴情绪可以导致无法预期的资产价格的显着波动,这反映了假设价格从持续条件的局限性。Merton(1976)建议在连续过程中引入不连续的跳跃,以适应价格,因此价格流程更加符合金融市场的极端事件的发生,从而触发了大量学者来检测问题 跳跃的存在。研究热。

研究结果采用的资产价格进程是一种随机微分方程,其在连续时间内建造:棕色运动过程,是一种部分无边的材料漂移过程,这是一种波动过程。这是一个跳跃过程。AIT-Sahalia和Jean Jacod(2009B)通过平均平均方法建立用于跳跃检查统计的测试统计,讨论模型在不同噪声类型下跳跃存在的检测效果。

在存在存在财务序列的存在下,基于离散观察时间提出的预先平均值讨论了AIT-Sahalia和Jean Jacod(2009b),并讨论了不同的参数。给出跳转的检测能力的值,并且通过固定参数给出更多专业化和可操作性的统计结果。1预备知识数据,本文选择上海和深圳300指数(SH000300)作为研究样本,并且观察时间我们在模拟中采取的时间为5天(),而且每天延时为4小时, 选择时间间隔。

2016年4月25日至4月29日的1200套数据。如图1所示。在整个仿真过程中,我们是固定的,失重功能和。

特别是,统计数据在跳转不存在时会聚。我们在预平均方法,100或120,或6中选择的整数的数量。

本文的缺点是经验研究所采取的数据较小,如果您可以尝试更大的时间跨度(例如一年的交易数据),您将获得更好的测试结果。5结论本文基于预平方法提供了高频财务数据的检验统计。在考虑高斯噪声的情况下,测试结果表明,该原始假设在测试结果中更优异。

但是,市场噪声类型仍然不足,实际应用之间仍然存在差距,并且在未来的研究中进一步优化了模型。


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