基于高频数据的股票收益率和持续期的联合模型

发布时间：2018-07-03 08:25

  本文选题：高频数据 + 联合模型　； 参考：《中国软科学》2010年S1期

【摘要】：本文基于股票市场的高频数据,提出了一个股票收益率和持续期的联合模型。与传统模型中对两个变量分别进行分析不同,通过对收益率和持续期的联合分析,增强了估计和推断的准确性,提高了模型拟合数据的能力。通过将模型运用于中石化的股票实时交易数据中,发现中国金融市场有着明显的日间周期性特征,而这些特征跟市场的信息流以及投资者的避险行为相一致。另外,本文的实证结论在中国股市上还回答了市场微观结构中的很多重要问题。
[Abstract]:Based on the high frequency data of stock market, this paper presents a joint model of stock return and duration. Different from the analysis of two variables in the traditional model, the accuracy of estimation and inference is enhanced and the ability of fitting data is improved by the combined analysis of yield and duration. By applying the model to the real-time trading data of Sinopec stock, it is found that the Chinese financial market has obvious daytime cyclical characteristics, which are consistent with the information flow of the market and the risk-averse behavior of investors. In addition, the empirical results of this paper answer many important questions in the market microstructure in China stock market.
【作者单位】： 清华大学经济管理学院;
【分类号】：F224;F832.51

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本文编号：2093023