| 高频金融数据的长记忆SV模型分析--基于FFF回归 |
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| 引用本文： | 韩伟,李钢. 高频金融数据的长记忆SV模型分析--基于FFF回归[J]. 西北农林科技大学学报(社会科学版), 2006, 6(2): 44-47 |
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| 作者姓名： | 韩伟 李钢 |
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| 作者单位： | 天津大学,管理学院,天津,300072 |
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| 摘 要： | 高频金融数据的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。与低频数据不同,高频数据通常具有“日历效应”和波动长记忆性。本文在使用弹性傅立叶形式(FFF)回归技术消除“日历效应”的基础上,针对高频数据的波动长记忆性建立了长记忆SV模型,结果发现高频数据的波动持续性大大降低。
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| 关 键 词： | 高频金融数据 弹性傅立叶形式(FFF)回归 日历效应 波动持续性 长记忆SV模型 |
| 文章编号： | 1009-9107(2006)02-0044-04 |
| 修稿时间： | 2005-05-19 |
High-frequency Financial Data''s Long Memory SV Model Analysis Based on FFF Regression |
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| HAN Wei,LI Gang. High-frequency Financial Data''s Long Memory SV Model Analysis Based on FFF Regression[J]. Journal of Northwest A&F University(Social Science Edition), 2006, 6(2): 44-47 |
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| Authors: | HAN Wei LI Gang |
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| Abstract: | High-frequency financial data analysis and modeling is a new research field in financial econometrics.Unlike low frequency data,high frequency data has the calendar effects and long memory volatility.The paper uses Flexible Fourier Form Regression to fit the calendar effects,and constructs long memory SV model for Shanghai Stock Index.Through this research,it can be discovered that the volatility persistence of high frequency data is very low. |
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| Keywords: | high-frequency financial data flexible fourier form regression calendar effect volatility persistence long memory SV model |
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