超高頻金融時間序列長記憶建模研究.pdf

1、金融風(fēng)險始終伴隨著金融市場的發(fā)展，如何度量金融風(fēng)險的變化及其特性并實施有效的規(guī)避及防范措施，一直是理論界與實務(wù)界共同研究的課題。金融市場高頻/超高頻時間序列的分析與建模是金融計量學(xué)的一個全新的研究領(lǐng)域，以前的研究至多是針對每日采集的數(shù)據(jù)來建模的，這種每日所采集的數(shù)據(jù)在金融計量學(xué)研究領(lǐng)域通常被成為低頻數(shù)據(jù)。但是我們知道，在金融市場中，信息是連續(xù)的影響證券市場價格運動過程的。數(shù)據(jù)的離散采取必然會導(dǎo)致信息不同程度的缺失，因此，數(shù)據(jù)的采集頻率越

2、高，伴隨的信息丟失就相對會越少。所以為了更好的理解金融市場微觀結(jié)構(gòu)，我們有必要對更高頻的金融數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析研究。與此同時，伴隨著電子計算機(jī)和通信技術(shù)的迅速發(fā)展，也使得我們對更高頻的金融數(shù)據(jù)的研究成為可能。
　　 關(guān)于股市中的長記憶性的研究，對于分析和了解股市結(jié)構(gòu)，判斷市場走勢以及分析波動和控制風(fēng)險等等方面有著顯而易見的重要性。高頻金融時間序列長記憶性所說明的是過去和未來的一種持續(xù)的相關(guān)關(guān)系，是資產(chǎn)收益特有的一個極為重要的方面，