论文摘要
为解决高频数据在风险评估中存在的非线性问题,提出了利用局部均值分解方法实现高频数据波动率估计。首先,采用高频模拟数据验证估计方法的可行性;其次,将沪深300指数不同频率收盘价作为研究对象,利用局部均值分解方法估计波动率,计算相对误差统计量。实验结果表明,利用局部均值分解方法可以有效实现高频数据波动率估计和解决高频数据中的非线性问题,随着抽样频率的增加,估计精度逐渐提高。该方法为高频数据波动率非参数估计提供了新的研究思路。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 秦喜文,冯阳洋,董小刚,李巧玲,周红梅,郭佳静
关键词: 高频金融数据,波动率估计,对数收益率,局部均值分解
来源: 吉林大学学报(信息科学版) 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资
单位: 长春工业大学数学与统计学院,吉林大学数学学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(11301036,11226335),吉林省教育厅科研基金资助项目(JJKH20170540KJ)
分类号: F224;F832.51
DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2019.06.002
页码: 596-602
总页数: 7
文件大小: 236K
下载量: 86
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