中国股票市场日内高频信息风险特征与实时测度

发布时间：2018-06-08 15:29

  本文选题：信息风险 + 信息组成结构　； 参考：《系统工程》2012年03期

【摘要】：基于日内信息组成结构的时变特性,推导时变知情交易概率的非参数计算表达式,并构建测度日内高频信息风险的方法。应用此方法绘制上证50ETF产品2009年日内高频信息风险分布图。基于此测绘结果,对2009年7月29日该产品发生尾盘暴跌当日及其前后两日的高频分笔交易数据进行滚动跟踪测算,证明本文模型能够实时捕捉不断变化的信息风险状态,对由有毒信息流引起的资产价格突变具有预测功能。
[Abstract]:Based on the time-varying characteristics of intra-day information structure, the non-parametric expression of time-varying informed transaction probability is derived, and a method to measure the risk of intra-day high-frequency information is constructed. This method is used to draw the high frequency information risk distribution map of Shanghai 50 ETF products in 2009. Based on the result of surveying and mapping, this paper carries out rolling tracking and measuring of the high-frequency split transaction data of the product on the date of the late collapse of the product on July 29, 2009 and the two days before and after, which proves that this model can capture the changing information risk state in real time. It can predict the sudden change of asset price caused by toxic information flow.
【作者单位】： 天津大学管理与经济学部;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70771076)
【分类号】：F832.51;F224

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本文编号：1996277