高頻金融時(shí)間序列波動(dòng)性研究.pdf

1、高頻金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)樣本容量大，采集周期短，包含了豐富的市場信息，是金融市場特征的最好反映。為了更深入地探究市場微觀結(jié)構(gòu)，高頻金融時(shí)間序列的波動(dòng)性研究與建模成為國內(nèi)外計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)者的研究熱點(diǎn)。Andersen與Bollerslev在1998年提出一種新的波動(dòng)率估計(jì)方法——“已實(shí)現(xiàn)”波動(dòng)；Christensen和Podolskij在2005年基于極差理論提出另一種波動(dòng)率估計(jì)方法——“已實(shí)現(xiàn)”極差波動(dòng)；國內(nèi)學(xué)者對這兩種方法分別進(jìn)行擴(kuò)展，得到更

2、有效的估計(jì)方法。 本文首先選取我國上證股指1分鐘交易數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，驗(yàn)證了我國滬市高頻價(jià)格序列和收益率序列具有高峰厚尾、非正態(tài)分布及波動(dòng)聚集等ARCH特征，同時(shí)還具有長記憶性、波動(dòng)率的日內(nèi)“U”型走勢等性質(zhì)。 而后，基于國內(nèi)外學(xué)者已有的研究成果，提出賦權(quán)“已實(shí)現(xiàn)’’波動(dòng)方法的改進(jìn)——調(diào)整賦權(quán)“已實(shí)現(xiàn)”波動(dòng)，理論上證明其無偏性和有效性；利用我國上證股指高頻數(shù)據(jù)計(jì)算得到不同估計(jì)方法下的積分波動(dòng)的不同估計(jì)量，實(shí)證說明調(diào)整賦權(quán)

3、“已實(shí)現(xiàn)”波動(dòng)方法更優(yōu)化，并選取統(tǒng)計(jì)指標(biāo)最優(yōu)的對數(shù)賦權(quán)“已實(shí)現(xiàn)”極差波動(dòng)率作為后續(xù)建模工作的研究對象；基于收益率序列的平穩(wěn)性和長記憶性特征，本文建立AR（i）—FIGARCH（p，d，q）模型，采用聚合序列分析法和極大似然估計(jì)法確定模型參數(shù)。 最后，給出對數(shù)賦權(quán)“已實(shí)現(xiàn)”極差波動(dòng)率真實(shí)值與擬合值的比較圖，直觀說明所建模型的擬合效果優(yōu)良；計(jì)算我國上證股指1分鐘交易數(shù)據(jù)樣本的高頻收益率，與AR（i）—FIGARCH（p，d，q）模型