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高频金融数据“日历效应”的小波神经网络模型分析
  • ISSN号:1000-0984
  • 期刊名称:《数学的实践与认识》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]天津大学管理学院,天津300072
  • 相关基金:国家自然科学基金(70471050)
中文摘要:

 高频金融数据的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域.高频数据“日历效应”是金融市场微观结构研究领域的重要发现,但是金融市场微观结构理论主要是从定性的角度研究“日历效应”.如何定量地刻画高频数据“日历效应”是进一步深入理解金融市场的关键.论文提出用小波神经网络(WNN)来定量研究高频金融数据“日历效应”,实证研究表明小波神经网络(WNN)很好地刻画了“日历效应”.

英文摘要:

High-frequency financial data analysis and modeling is a new research field in financial econometrics, and the calendar effects are most important discovery in financial market microstructure field. But market microstructure theory is qualitative, how to study calendar effects quantitative is a big problem to know financial market. The paper proposes application of Wavelet Neural Network in high-frequency data calendar effects' study, and empirical study shows WNN is good method to describe calendar effects.

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期刊信息
  • 《数学的实践与认识》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院数学与系统科学研究院
  • 主编:林群
  • 地址:北京大学数学科学学院
  • 邮编:100871
  • 邮箱:bjmath@math.pku.edu.cn
  • 电话:010-62759981
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0984
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2018/O1
  • 邮发代号:2-809
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:22973