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基于INMA(q)模型的高频股票交易数据实证分析
被引量:
1
1
作者
杨凯
张庆庆
+1 位作者
刁亚静
赵洪梅
《长春工业大学学报》
CAS
2020年第2期112-117,共6页
在当前大数据背景下,股票的高频日内交易规律越来越受到学者们的关注。文中削弱了现有INMA(q)模型的条件,在新息序列{εt}二阶矩有限的条件下,研究了INMA(q)模型的矩估计问题,给出了求解估计方程的算法,通过数值模拟研究了估计效果,基...
在当前大数据背景下,股票的高频日内交易规律越来越受到学者们的关注。文中削弱了现有INMA(q)模型的条件,在新息序列{εt}二阶矩有限的条件下,研究了INMA(q)模型的矩估计问题,给出了求解估计方程的算法,通过数值模拟研究了估计效果,基于所研究的INMA(q)模型拟合了中国国贸股票的高频日内交易数据,并与其他同类模型进行了对比。实证研究结果表明,INMA(2)模型对该组数据的拟合效果优于其他模型。
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关键词
inma
(
q
)
模型
高频日内交易数据
矩估计
自助法
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题名
基于INMA(q)模型的高频股票交易数据实证分析
被引量:
1
1
作者
杨凯
张庆庆
刁亚静
赵洪梅
机构
长春工业大学数学与统计学院
长春光华学院基础教研部
出处
《长春工业大学学报》
CAS
2020年第2期112-117,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(11901053)。
文摘
在当前大数据背景下,股票的高频日内交易规律越来越受到学者们的关注。文中削弱了现有INMA(q)模型的条件,在新息序列{εt}二阶矩有限的条件下,研究了INMA(q)模型的矩估计问题,给出了求解估计方程的算法,通过数值模拟研究了估计效果,基于所研究的INMA(q)模型拟合了中国国贸股票的高频日内交易数据,并与其他同类模型进行了对比。实证研究结果表明,INMA(2)模型对该组数据的拟合效果优于其他模型。
关键词
inma
(
q
)
模型
高频日内交易数据
矩估计
自助法
Keywords
q
th order integer-valued moving average models
high fre
q
uency intraday trading data
moment estimation
bootstrap method
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于INMA(q)模型的高频股票交易数据实证分析
杨凯
张庆庆
刁亚静
赵洪梅
《长春工业大学学报》
CAS
2020
1
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