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基于小波变换的长记忆随机波动模型估计方法研究
引用本文:徐梅,张世英.基于小波变换的长记忆随机波动模型估计方法研究[J].中国管理科学,2006,14(1):7-14.
作者姓名:徐梅  张世英
作者单位:天津大学管理学院, 天津, 300072
摘    要:根据ARFIMA过程的小波分析结果,将小波引入到长记忆随机波动(Long Memory Stochastic Volatility)LMSV模型的估计中,提出了基于小波变换的LMSV模型的参数估计和潜在波动过程的估计方法.用不同参数值和样本容量的数据进行了模拟实验,又用该方法对上海和深圳证券交易所综合指数的收益序列拟合了LMSV模型,结果表明该方法是有效且可行的.

关 键 词:小波变换  LMSV模型  ARFIMA过程  估计  
文章编号:1003-207(2006)01-0007-08
收稿时间:2005-03-29;
修稿时间:2005年3月29日

Study on the Wavelet Transformation Based Estimation Method of LMSV Model
XU Mei,ZHANG Shi-ying.Study on the Wavelet Transformation Based Estimation Method of LMSV Model[J].Chinese Journal of Management Science,2006,14(1):7-14.
Authors:XU Mei  ZHANG Shi-ying
Institution:School of Management, Tianjin University, Tianjin 300072, China
Abstract:Wavelet is introduced to the estimation of the Long Memory Stochastic Volatility(LMSV)model,and the wavelet transformation based estimation method of parameters and volatility process is proposed on the bases of the wavelet analysis results of ARFIMA process.The method suggested is proved to be effective and feasible by the simulation experiments with different parameters value and different series length as well as the estimation of LMSV model of the return series of aggregate index of Shanghai and Shenzhen stock markets.
Keywords:wavelet transformation  LMSV model  ARFIMA process  estimation  
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