基于中国股票市场的长记忆模型应用研究

发布时间：2018-01-10 09:00

  本文关键词：基于中国股票市场的长记忆模型应用研究　出处：《重庆工商大学学报(自然科学版)》2014年06期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 长记忆性 广义双曲线分布 ARFIMA 时间划分

【摘要】：针对金融时间序列具有长记忆性这一特征,采用广义双曲线分布族下的ARFIMA模型估计上证指数收益率的长记忆强度,并对比不同时间划分下时间序列长记忆效应的效果;实证结果显示,上证指数收益率不仅存在长记忆效应,而且时间和事件对长记忆性的效果有显著影响.
[Abstract]:In view of the long memory characteristics of financial time series, the ARFIMA model under the generalized hyperbolic distribution family is used to estimate the long memory intensity of the return rate of Shanghai Stock Exchange Index. The effects of long memory effect in different time series were compared. The empirical results show that the rate of return of Shanghai stock index has not only long memory effect, but also time and event have significant influence on the effect of long memory.
【作者单位】： 重庆大学数学与统计学院;
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 在以往的金融时间序列研究中,一般都假设资产收益率为正态分布,而越来越多的研究结果表明,实际的股票收益率具有尖峰厚尾现象以及非对称性,正态分布并不能很好地刻画收益率的特征,因此许多学者选用偏t分布或其他分布代替正态分布,得到较好的拟合效果.Barndorff-Nielsen[1]在给

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本文编号：1404625