基于小波变换的多尺度跳跃识别与波动性估计研究

发布时间：2018-01-16 20:25

  本文关键词：基于小波变换的多尺度跳跃识别与波动性估计研究　出处：《管理科学学报》2010年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：研究了市场微观结构噪音与跳跃同时存在条件下均衡价格波动性的估计问题.应用时间序列变点的小波分析方法,对2006~2007年上证50指数成分股包含市场微观结构噪音和跳跃的高频价格采样数据的跳跃变差和积分波动性进行了有效的估计.研究结果发现小波分析方法能够准确识别我国股市的价格跳跃,并且跳跃变差与积分波动性的比值很大,忽视跳跃的存在将会引起波动性的有偏估计,表明在金融市场中应当使用均衡价格波动性进行风险管理和资产配置.
[Abstract]:Study of market microstructure noise and jump exist at the same time estimation problem of price volatility under equilibrium conditions. Wavelet analysis method applied time series change point of 2006~2007 years, the SSE 50 Index constituent stocks contains market microstructure noise and high frequency sampling data price jump jump is estimated variation and integral wavelet volatility. The analysis method can accurately identify the Chinese stock market we find that price jump and jump variation and integral volatility ratio, ignoring the existence of jumps will cause the fluctuation of biased estimates show that in the financial market equilibrium price volatility should be used for risk management and asset allocation.

【作者单位】： 天津大学管理学院金融工程研究中心;
【基金】：国家杰出青年科学基金资助项目(70225002) 国家自然科学基金资助项目(70771076)
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 0引言波动率是衍生产品定价、投资组合构建以及金融市场风险管理的关键变量,波动率的准确估计一直是金融学研究领域的热点课题.随着高频/超高频数据成为金融市场波动性研究的全新手段,Andersen等[1]提出了基于高频数据的“已实现”波动率(realized volatility,RV)的概念,这一

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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