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中国证券市场高频数据的动态特征
引用本文:马丹.中国证券市场高频数据的动态特征[J].统计与决策,2005(8):70-73.
作者姓名:马丹
作者单位:西南财经大学,统计学院,成都,610071
摘    要:本文研究了上海证券市场高频数据的动态特征.首先用可变傅立叶回归证明并过滤出5分钟收益的周期性,并用GHP方法得到了长记忆维数的估计.结果表明,上海股市存在以日为单位的周期性特征和相当显著的长记忆性,这可以用微观市场信息不对称假说和定价机制得到说明.同时,还证明了可变傅立叶回归是分析高频数据的有效手段,是高频数据和低频数据研究方法转换的桥梁.

关 键 词:高频数据  周期效应  长记忆性
文章编号:1002-6487(2005)04-0070-04
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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