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| 中国证券市场高频数据的动态特征 | |
| 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 |
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