中国股市超高频持续期序列长记忆性研究

针对股市超高频持续期序列,提出了长记忆随机条件持续期模型(LMSCD),并设计了一类基于混沌禁忌遗传算法的谱似然函数模型参数估计方法,通过Monte Carlo模拟实验,验证了方法的可行性。然后,利用沪市浦发银行股票的超高频数据,分别建立了交易持续期、价格持续期和交易量持续期的长记忆随机条件持续期模型,验证了中国股票市场超高频持续期序列长记忆性的存在。

中国股市超高频持续期序列长记忆性研究

文章针对股票市场的超高频持续期序列,提出了长记忆随机条件持续期模型(LMSCD),并给出了模型参数的极大谱似然函数估计方法。然后,利用沪市浦发银行股票的超高频持续期数据,分别建立了交易持续期、价格持续期和交易量持续期的长记忆随机条件持续期模型,验证了中国股票市场超高频持续期序列长记忆性的存在。

基于SCD模型的金融超高频数据信息含量研究

针对随机波动条件持续期模型(SCD模型)对于金融超高频数据的模拟优势,采用股票交易的分笔数据,在模型中引入消息指标变量、交易量和买卖价差三类微观结构变量,通过分析价格持续期与这些结构变量之间的相关性,以研究价格形成过程中的信息传递过程。研究结果表明:利好消息通常导致交易强度增加,利空消息通常会导致交易持续期延长,价格变化对交易持续期造成的影响有限;小盘股买卖价差影响后续价格交易持续期,但大盘股的影响并不明显;交易量的增加具有信息含量。

随机波动模型分析及其在上海股市的应用

随机波动模型的产生既有其数理金融背景 ,又有其金融计量根源 ;它们能很好地描述金融市场中的诸多波动现象。本文利用基本的随机波动模型对上海股市的波动性进行实证分析 ,得到了一些有益的结论 ;