基于LMSV模型的半参数方法对股市波动长记忆特征的识别

发布时间：2019-07-08 14:19

【摘要】：在金融时间序列波动具有显著的长记忆性这一背景之下,研究了LMSV模型长记忆参数的估计问题。首先,分析了LMSV模型的相关性质;接着,根据LMSV模型和ARFIMA模型的良好对应关系,提出了估计LMSV模型长记忆参数的半参数方法;最后,基于股市数据,验证了波动半参数方法的有效性。
文内图片：
图片说明：沪深股市收益序列的频率直方图和正态概率图
[Abstract]:The paper studies the estimation of long memory parameters of the LMSV model under the background of significant long memory in the fluctuation of financial time series. First, the relevant properties of the LMSV model are analyzed; then, according to the good correspondence between the LMSV model and the ARIMA model, the semi-parametric method for estimating the long memory parameter of the LMSV model is put forward; and finally, the validity of the fluctuation semi-parametric method is verified based on the stock market data.
【作者单位】： 淮海工学院商学院;东南大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(项目编号:70671025)
【分类号】：F224;F832.51

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本文编号：2511648