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《重庆理工大学》 2015年
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基于高频金融数据的已实现波动率研究

赵瑜  
【摘要】:度量和预测资产价格的波动在金融经济的多个领域起着关键的作用,包括风险度量,证券投资组合管理以及期权定价。信息量丰富的高频资产数据已经激发了学术界对于波动率进行估计和预测。为了更深刻的理解金融市场,基于高频金融数据的波动率研究更具有价值和意义。本文基于高频金融数据,结合已实现方法与最邻近截尾的思想,针对金融资产收益率的波动进行了分析研究,构建了积分波动率的一种新的估计量——三项最小值已实现波动(TMinRV)。其主要工作及创新点如下:1总结了高频领域的几类经典已实现波动率如已实现波动(RV)、已实现双幂变差(RBV)、已实现极差(RRV),并且从理论与实证两方面进行了对比研究。2采用非参数方法构建了三项最小值已实现波动(TMinRV),这是本文的创新之处。首先给出了三项最小值已实现波动率(TMinRV)的定义,然后给出了一系列引理,继而以定理的形式给出了该估计量的相合性及跳存在情况下所遵循的相应的渐近分布理论。最后通过随机模拟和实证两方面对所提出的TMinRV的统计特征进行了理论证明和实证分析,研究表明TMinRV能够更好地消除价格跳跃带来的波动,TMinRV的有效性及稳健性优于TMinRV和MedRV及其他几类积分波动估计量,它能够更加准确的估计金融资产收益的波动。3在三项最小值已实现波动率(TMinRV)基础上,将最邻近截尾的理论应用到了一般的积分幂变差,提出了三项最小值一般幂变差(TMinPV)。然后对三项最小值一般幂变差(TMinPV)的相合性及渐近分布理论进行研究。
【学位授予单位】:重庆理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F830.9

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 唐勇,刘峰涛;金融市场波动测量方法新进展[J];华南农业大学学报(社会科学版);2005年01期
2 郭名媛;张世英;;赋权已实现波动及其长记忆性,最优频率选择[J];系统工程学报;2006年06期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 唐勇;基于高频数据的金融市场分析[D];天津大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 徐正国;金融市场高频/超高频时间序列的分析、建模与应用[D];天津大学;2004年
2 于晓蕾;基于HAR模型对中国股票市场已实现波动率的研究[D];吉林大学;2009年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李胜歌;张世英;;基于金融高频数据波动率计算方法的比较研究[J];中国地质大学学报(社会科学版);2008年01期
2 李胜歌;张世英;;金融高频数据的最优抽样频率研究[J];管理学报;2008年06期
3 杨科;田凤平;;长记忆性、结构突变条件下中国股市波动率的高频预测[J];管理工程学报;2013年02期
4 李旭姣;张克勇;;基于BSP-HAR-RV模型的最优抽样频率研究[J];科技和产业;2015年03期
5 魏正元;赵瑜;张鑫;;跳稳健积分波动率估计量的研究[J];重庆理工大学学报(自然科学);2015年06期
6 史宇峰;张世英;;基于时变相关系数的动态投资组合策略[J];管理科学;2008年05期
7 杨科;陈浪南;;股市波动率的短期预测模型和预测精度评价[J];管理科学学报;2012年05期
8 苗晓宇;;(超)高频数据视角下金融风险度量研究进展[J];经济论坛;2010年08期
9 罗意;;我国股市“已实现”波动率最优频率选取研究[J];金融经济;2011年08期
10 杨科;田凤平;林洪;;高频环境下金融资产收益波动率研究的新进展[J];金融理论与实践;2012年05期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 陈近;反向抵押贷款风险定价模型的机理研究[D];浙江大学;2011年
2 张颖洁;基于证券市场微观结构的噪音及资产价格行为研究[D];天津大学;2011年
3 郑仲民;金融资产价格跳跃行为研究[D];天津大学;2011年
4 王芳;基于市场微观结构噪声和跳跃的金融高频数据波动研究[D];西南财经大学;2011年
5 汤俊;基于可疑金融交易识别的离群模式挖掘研究[D];武汉理工大学;2007年
6 唐勇;基于高频数据的金融市场分析[D];天津大学;2007年
7 李伟;基于金融波动模型的Copula函数建模与应用研究[D];西南财经大学;2008年
8 李胜歌;基于高频数据的金融波动率研究[D];天津大学;2008年
9 史宇峰;金融资产收益相关性及持续性研究[D];天津大学;2008年
10 刘杨;跳跃条件下中国证券市场资产价格行为研究[D];天津大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王桂平;基于符号时间序列的超高频金融波动研究[D];天津大学;2011年
2 罗意;基于已实现波动率的条件VaR研究[D];长沙理工大学;2011年
3 刘晓群;基于异质市场假说的中国股票市场已实现波动率特征研究[D];长沙理工大学;2012年
4 朱勇生;基于平行数据的金融波动模型研究[D];天津大学;2004年
5 邵年;房地产开发贷款的违约风险模型[D];南京理工大学;2006年
6 张洁;已实现波动率及其在VaR中的实证研究[D];湖南大学;2006年
7 徐索菲;证券市场高频时间序列已实现波动研究[D];吉林大学;2008年
8 石卉;住房反向抵押贷款的定价研究[D];南京理工大学;2008年
9 王宁;基于多元GARCH模型的A股主要行业指数波动率溢出分析及风险度量[D];吉林大学;2009年
10 陈安琪;日内交易频数、平均交易规模和收益波动关系的实证研究[D];华中科技大学;2008年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 房振明,王春峰;上海股票市场收益日内效应的研究[J];北京理工大学学报(社会科学版);2004年03期
2 王春峰;张亚楠;房振明;李晔;;中国股市已实现β系数的特征分析与建模研究[J];北京理工大学学报(社会科学版);2008年01期
3 刘卉;李晔;王远志;;中国期货市场波动性、交易量、市场深度动态关系的日内特征分析[J];长春理工大学学报(社会科学版);2005年04期
4 常宁,徐国祥;金融高频数据分析的现状与问题研究[J];财经研究;2004年03期
5 粟芳,蔡学章,俞自由;含有高阶矩的CAPM模型探讨[J];东北财经大学学报;2003年03期
6 余素红,张世英;SV与GARCH模型对金融时间序列刻画能力的比较研究[J];系统工程;2002年05期
7 房振明,王春峰,蒋祥林;中国股市回报波动性分析——高频数据揭示股市的特征[J];系统工程;2004年02期
8 刘丹红,徐正国,张世英;向量GARCH模型的非线性协同持续[J];系统工程;2004年06期
9 曾勇,王志刚,李平;基于高频数据的金融市场微观结构实证研究综述[J];系统工程;2005年03期
10 王春峰;卢涛;房振明;;最小报价单位对我国股票市场流动性影响——基于高频数据的实证研究[J];系统工程;2005年12期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 刘丹红;非线性协整与非线性波动协同持续建模研究[D];天津大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 徐正国;金融市场高频/超高频时间序列的分析、建模与应用[D];天津大学;2004年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 ;金融数据[J];中国外汇管理;2001年02期
2 ;金融数据[J];中国外汇管理;2001年03期
3 ;金融数据[J];中国外汇管理;2001年04期
4 ;金融数据[J];中国外汇管理;2001年05期
5 ;金融数据[J];中国外汇管理;2001年06期
6 ;金融数据[J];中国外汇管理;2001年07期
7 ;金融数据[J];中国外汇管理;2001年08期
8 ;金融数据[J];中国外汇管理;2001年09期
9 ;金融数据[J];中国外汇管理;2001年10期
10 ;金融数据[J];中国外汇管理;2001年11期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 王国刚;;切忌:不加分析地使用金融数据[A];Data Analysis, Econo-physics and Risk Management--Proceedings of CCAST (World Laboratory) Workshop[C];2001年
2 韩清;梁娟;;事件研究的新视角——基于高频金融数据的波动率与突变[A];21世纪数量经济学(第11卷)[C];2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 记者 牛娟娟;金融数据基本符合预期 与经济温和回升态势吻合[N];金融时报;2013年
2 记者 李丹丹;货币金融数据泼冷水的背后[N];上海证券报;2013年
3 本报记者 陈韶旭;7月金融数据出现大幅回落[N];文汇报;2014年
4 南方日报记者 黄倩蔚;8月金融数据回稳[N];南方日报;2014年
5 FT专稿作者 蒂姆·伯特(Tim Burt) 高塔姆·马卡尼(Gautam Malkani);路透社改革金融数据服务抗衡彭博[N];国际金融报;2005年
6 谌许业 王中华 向延长;汇编金融数据 维护银行权益[N];中国档案报;2005年
7 王宇 王培伟;经济、金融数据缘何步调不一[N];国际商报;2013年
8 阎岳;7月份金融数据“感冒” A股市场马上“打喷嚏”[N];证券日报;2014年
9 本报记者 牛娟娟;如何看待7月份金融数据“下滑”[N];金融时报;2014年
10 赵洋;金融数据“失色”不等于宏观经济失速[N];金融时报;2014年
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 王清生;金融数据起伏波动建模及实证[D];云南大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前9条
1 赵瑜;基于高频金融数据的已实现波动率研究[D];重庆理工大学;2015年
2 方杰兴;金融数据波动性的建模研究[D];中南大学;2007年
3 卫庆敏;基于小波分析的金融数据频域分析[D];华东师范大学;2012年
4 何龙仿;高频金融数据下二阶波动率阵的分析[D];合肥工业大学;2009年
5 王静;基于计算智能的金融数据异常发现[D];西南交通大学;2011年
6 杨竹;金融数据Web抓取及处理系统的设计与实现[D];北京交通大学;2012年
7 赵杰;高频金融数据已实现波动率的研究[D];合肥工业大学;2007年
8 白俊;长记忆高频金融数据波动率的研究[D];电子科技大学;2009年
9 霍艳;基于高频金融数据的已实现赋权中位数方法及其应用[D];重庆理工大学;2014年
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