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多资产波动序列日内共同周期结构研究?
引用本文:严静,李汉东. 多资产波动序列日内共同周期结构研究?[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2014, 0(6): 662-667
作者姓名:严静  李汉东
作者单位:北京师范大学政府管理学院,100875,北京;北京师范大学政府管理学院,100875,北京
基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
摘    要:利用灵活傅里叶变换回归(FFF)方法对中国股票市场多资产波动序列建立日内周期模型,并利用典型相关的假设检验和多元信息准则来确定波动序列共同周期成分的数目和周期元素的数目.实证分析表明:1)通过对中国上证8只银行股票146d的5min数据分析,发现有3个共同周期成分可以描述日内波动,并且利用共同周期成分预测未来波动优于时间序列模型的预测效果;2)通过对不同抽样尺寸下的对比研究发现,5min抽样频率的波动序列更适合用降秩方法来确定共同周期成分.

关 键 词:多资产  波动序列  共同周期成分  日内周期结构

Daily periodicity of multi-asset volatility series
YAN Jing,LI Handong. Daily periodicity of multi-asset volatility series[J]. Journal of Beijing Normal University(Natural Science), 2014, 0(6): 662-667
Authors:YAN Jing  LI Handong
Affiliation:YAN Jing;LI Handong;School of Government,Beijing Normal University;
Abstract:
Keywords:multi-assets  volatility series  common periodicity  intraday periodicity
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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