基于藤Copula方法的持续期自相依结构估计及预测

发布时间：2017-05-13 21:03

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【摘要】：本文基于Copula方法对由高频分笔数据得到的交易量持续期进行了研究。应用多元藤Copula方法对连续几个交易量持续期之间的自相依结构进行估计,在此基础上提出了一种新的条件密度函数估计方法,进而给出了交易量持续期的预测。对中国石化高频分笔数据进行实证分析的结果表明,本文模型对持续期的预测能力要明显优于EACD模型,在密度函数预测检验方面,本文模型也有更好的表现。
【作者单位】： 中国科学技术大学统计与金融系;
【关键词】： Canonical藤Copula 自相依结构 ACD模型 高频分笔数据
【基金】：国家自然科学基金青年面上连续资助项目(71371007);国家自然科学基金面上资助项目(71172214);国家自然科学基金青年科学基金资助项目(71001095)
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 5 5 持续期(Duration)是指金融市场中相邻两个事件之间的时间间隔。交易量持续期、报价持续期和价格持续期反应了市场最基本的交易信息和流动性特征,可以作为金融市场信息流动的重要指标,对持续期的研究能够揭示和解释金融市场的某些规律和现象[1]。随着获得(超)高频交易数据

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 叶五一;缪柏其;吴遵;;基于分位点自回归模型的动态持续期风险估计[J];数理统计与管理;2010年03期

2 李广川;刘善存;邱菀华;;交易量持续期的模型选择:密度预测方法[J];中国管理科学;2008年01期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 叶五一;李潇颖;缪柏其;;基于藤Copula方法的持续期自相依结构估计及预测[J];中国管理科学;2015年11期

2 曹逸峰;尚鸿斌;陈杰;包妍苹;沈t

本文编号：363589