高频快照数据与分笔交易数据之间的关系研究

发布时间：2020-12-08 23:39

　　随着计算机技术的发展和金融市场的完善,越来越多的学者和投资者投身到高频数据的研究当中,而金融资产的价格变化规律一直是他们关注的焦点.本质上,快照数据的价格变化是由于分笔交易的累次影响造成的.基于此,本文创新性地引入了复合泊松过程去刻画高频快照数据与分笔交易数据之间的关系,试图从更微观的角度去刻画股票价格的发现过程.本文首先简单介绍了高频数据的一些研究现状和随机过程中的一些理论知识,并在此基础上提出将随机过程当中的复合泊松过程引入到高频数据的研究当中.基于复合泊松过程建立的模型,提出了相应模型的检验方法并给出了理论证明.最后将该模型用于标准普尔500ETF的实证分析当中,结果表明该模型能够较好的反映快照数据与分笔交易数据之间的关系. 

【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：43 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图４－２?Ｚ?（每笔交易造成价格的变动量）放大的概率分布图??从上图我们可以明显的看出Ｚ的分布比较离散，而且也没有像一般的金融资产那样??

因此我们可以利用定理３．４．１，对上述一分钟、五分钟、十分钟和三十分钟时间间隔??的四个Ｘ的估计值进行检验，即只需对其增量的估计进行标准正态分布的转换，然后进??行相应的卡方检验（取／ｅ?＝?２０００），有??表４－３各个时间间隔对应的卡方检验的Ｘ２值??一分钟?五分钟?十分钟?三十分钟?ｘｇ．ｇｅ??１８００．６?１８１４．４?１８１５．４?１８８４．３?１８９７．１??从上表中我们可以很明显的看到，当我们取Ａ：?＝?２０００时，得到的相对应的四个快??照区间（我们认为对于区间的Ａ己经足够大了）的卡方值都小于．２０００＝?１８９７．１，??


本文编号：2905883