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基于貝葉斯ARFIMA-WRV模型高頻數(shù)據(jù)長記憶性研究
周樹民; 陳健紅; 陳家清 武漢理工大學(xué)理學(xué)院; 湖北武漢430070
- 長記憶性
- 高頻數(shù)據(jù)
- 貝葉斯統(tǒng)計方法
摘要：考慮到高頻時間序列波動率的長記憶性問題,構(gòu)建了賦權(quán)已實(shí)現(xiàn)波動分?jǐn)?shù)整合自回歸移動平均(ARFIMA-WRV)模型對其進(jìn)行了研究.利用貝葉斯統(tǒng)計方法對模型做了相應(yīng)的貝葉斯分析,并對我國中小板股市收益波動率的長記憶性特征進(jìn)行了實(shí)證分析.實(shí)證結(jié)果表明我國中小板股市收益波動率存在長記憶性特征;采用消除日歷效應(yīng)影響的賦權(quán)已實(shí)現(xiàn)波動作為波動度量和貝葉斯參數(shù)估計方法,很大程度上提高了模型的參數(shù)精度.
- 長記憶性
- 高頻數(shù)據(jù)
- 貝葉斯統(tǒng)計方法
摘要：考慮到高頻時間序列波動率的長記憶性問題,構(gòu)建了賦權(quán)已實(shí)現(xiàn)波動分?jǐn)?shù)整合自回歸移動平均(ARFIMA-WRV)模型對其進(jìn)行了研究.利用貝葉斯統(tǒng)計方法對模型做了相應(yīng)的貝葉斯分析,并對我國中小板股市收益波動率的長記憶性特征進(jìn)行了實(shí)證分析.實(shí)證結(jié)果表明我國中小板股市收益波動率存在長記憶性特征;采用消除日歷效應(yīng)影響的賦權(quán)已實(shí)現(xiàn)波動作為波動度量和貝葉斯參數(shù)估計方法,很大程度上提高了模型的參數(shù)精度.
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數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識
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- 教育 快捷分類
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