排序方式： 共有5条查询结果，搜索用时 171 毫秒
1
1.
本文考虑股市高频数据的日内效应和已实现波动率的测量误差修正了现有多分形波动率指标的构建方法，以HAR模型为基础构建新的多分形波动率预测模型.利用Diebold-Mariano检验和"模型信度设定"检验等方法综合评价了各种模型对我国沪深300股指的预测能力.结果表明：1）在相同模型范式下，赋权调整已实现波动率的样本外预测能力要优于已实现波动率，而本文提出的新的多分形波动率模型要显著优于其他模型；2）在相同波动率测度指标下，引入股价波动的跳跃成分和杠杆效应能进一步改善波动率模型的短期预测效果；3）最优和次优模型均是基于新多分形波动率方法构建的模型. 相似文献
2.
考虑市场间非线性、非正态性假设下的交叉相关性特征,引入更符合市场实际的去趋势交叉相关性分析、多重分形去趋势交叉相关性分析及基于时间延迟的去趋势交叉相关性分析等方法对沪深300股指期现市场间的相依测度进行定量研究.结果表明期现市场间具有明显的交叉相关性特征,且该交叉相关性具有多重分形特征;期现市场具有不同趋势时,市场间的交叉相关性存在非对称性特征,且两市场具有下降趋势时,交叉序列的长程相关性更显著;期现市场间交叉相关性的传导方向是双向的,且两市场对短时间内的信息较为敏感、反应较为迅速.当时滞小于5天时,期货市场对现货市场的影响作用更大.上述研究结果为深入研究多市场间非线性依赖关系和复杂特性机理提供了有益的参考. 相似文献
3.
考虑金融市场间非线性、非正态性假设下的交叉相关性特征,基于复杂性理论视角,引入更符合金融市场实际的交叉相关性统计量检验、去趋势交叉相关性分析(DCCA)及多重分形去趋势交叉相关性分析(MF-DCCA)等方法对沪深300股指期现货市场间的相依度测度进行定量研究.研究结果表明:我国沪深300股指期现货市场不但自身具有长记忆性及多重分形特征,且两市场间也存在着显著的交叉相关性和交叉多重分形特征.上述研究结果将为深入研究多市场间非线性依赖关系和复杂特性机理提供有益参考. 相似文献
4.
当前智能电网实时定价机制未考虑隐私信息泄露对用电量和电价的影响,且忽略了供电商与用户之间的利益均衡.为兼顾隐私保护和供需双方的利益均衡,将区块链隐私信息保护的机制融入到智能电网实时电价的策略之中,依据隐私敏感程度的不同,对用户进行分类,并将区块链的应用程度进行量化,建立基于区块链应用程度的社会福利最大化模型.利用拉格朗... 相似文献
5.
考虑股票市场中存在的跳跃行为和杠杆效应等特征,在HAR模型基础上,构建了一种新的多分形波动率模型.以上证指数和深证成指每5min高频数据为研究样本,运用“模型信度设定”(MCS)检验方法,实证对比了各波动率模型在高波动和低波动两个子样本期对我国股市的预测能力.实证研究结果表明,所提出的多分形波动率测度指标及其计量模型具有较好的预测作用,特别是在高(极端)波动时期其优势更为突出;研究结果有望为金融风险(特别是极端风险)的管理与控制提供新思路与新方法. 相似文献
1