2.基于HAR-RV的模型 处理高频实际波动率 高频数据包含更丰富的日内交易信息,因此可用于衡量波动率。实现波动是其中一种方式。如果我们将交易日t划分为N个时段,每个时段都会有一个对数收益率,那么实际收益可以计算如下: HAR-RV,异构自回归RV模型由科希创建。 MSE计算如下 3.基于ARFIMA的模型 描述长记忆 ARFIMA是分整...
har类已实现波动率模型及其在中国股票市场中的应用研究 系统标签: 波动股票模型har市场dar Research on the HAR—type Model and Its ALpplication Market by GONG Xu m㈣啪m删舢《哪嘲洲m Y23061 90 Realized V01atility i11 Chinese Stock mUnlneSe 3tOCK B.E.(Central South UniVersity)20 10 Athesis ...
百度试题 题目中国大学MOOC: HAR异质自回归模型结合以实现波动率(realized volatility)建模,可以复制那些特征 相关知识点: 试题来源: 解析 波动率跳跃 波动率的长记忆性 资产价格过程中的杠杆效应 收益率跳跃反馈 收藏
高频日内数据的基础上,考虑成交量、交易次数和各种形式的隔夜回报对已实现极差的影响.为了考查影响效果,我们将加入这些滞后变量的增广HAR模型同传统HAR模型进行比较.研究结果表明,在样本内预测上这些滞后变量都对已实现极差有一定的影响,然而在样本外预测效果方面,加入这些滞后变量后的增广HAR模型同传统HAR模型相比并没有...
百度试题 题目HAR异质自回归模型结合以实现波动率(realized volatility)建模,可以复制那些特征? 波动率的长记忆性资产价格过程中的杠杆效应波动率跳跃收益率跳跃 相关知识点: 试题来源: 解析 收益率跳跃 反馈 收藏
基于HAR模型对中国股票市场已实现波动率的研究
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多项选择题HAR异质自回归模型结合以实现波动率(realized volatility)建模,可以复制哪些特征?()A.波动率的长记忆性B.资产价格过程中的杠杆效应C.收益率跳跃D.波动率跳跃点击查看答案 您可能感兴趣的试卷你可能感兴趣的试题 1.多项选择题以下哪几项是白噪声过程所具备的特征?() A.时间序列变量的分布随时间变化...
高频金融数据下对资产价格波动的研究越来越受到人们的关注,而随着对数据行为解析能力的提高,噪音也会随着采样频率的提高而增加,从而导致已实现波动率的估计偏差.为了降低高频数据中噪音对波动率估计的影响,在HAR-RV模型基础上使用EEMD结合小波分析的方法提高估计的有效性.实证研究发现,仅使用EEMD进行降噪预测并不能很好地...
HAR-RV模型处理高频实际波动率，通过计算交易日内不同时段的对数收益率来衡量波动性。HAR-RV模型在高频数据中表现良好，通过计算MSE评估预测性能。ARFIMA模型描述了波动率的长记忆特性。它通过差分参数d来表示，允许d为非整数值。在R中实现ARFIMA模型，并与HAR-RV模型进行比较。结果表明，基于ARFIMA的模型与...