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依据复杂性科学的思路,研究了金融市场大波动极端事件的重现时间间隔,考察了中国股市高频数据的重现时间间隔分布和时间关联特性,介绍了几种分布检验和关联测度方法,从不同角度进行精确分析.其次,系统介绍了重现时间间隔分析方法在金融复杂系统研究中的应用,对波动率、已实现波动率、收益率和交易量的重现时间间隔进行了实证分析,并在此基础上进行初步市场风险估计.最后,介绍了基于委托驱动的微观模型,通过模拟交易人的委托下单过程模拟市场的价格波动演化,研究大波动极端事件重现时间间隔的动力学机理,为中国股市大波动极端事件的风险估计和规避提供理论依据. 相似文献
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Mike-Farmer微观模型是功能强大的委托驱动模型,能再现很多经典的统计规律.本文介绍了Mike-Farmer委托驱动模型的构建过程,Mike-Farmer委托驱动模型生成的收益率,发现收益率在不同时间尺度下遵循幂律分布,服从负三次方定律.以Mike-Farmer委托驱动模型为平台,进行收益率幂律分布和波动率聚簇效应的成因研究,发现收益率的幂律分布和市价订单委托价格的概率分布相关,而波动率的聚簇效应与订单委托价格时间序列的时间记忆性保持一致性.最后简要介绍了模型的应用前景. 相似文献
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运用显式Euler数值方法研究随机种群系统的数值计算问题,给出了其数值解收敛于解析解的充分条件. 相似文献
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