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高频时间序列基于小波分析的预测
  • ISSN号：1002-6487
  • 期刊名称：《统计与决策》
  • 时间：0
  • 分类：F830.9[经济管理—金融学]
  • 作者机构：[1]天津大学管理学院
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（70471050）
作者： 高静[1], 张世英[1]
关键词： 高频数据, 预测效果, 小波分析, 时间序列, 市场微观结构理论, 数据分析模型, 金融交易, 信息技术
中文摘要：

高频金融交易数据分析模型从上世纪90年代开始迅速发展，目前已广泛地用于金融市场微观结构理论的应用和实证检验。随着信息技术的不断发展，金融市场逐渐关注于利用高频金融数据的建模方法与理论的研究。但是，目前利用小波分析研究高频数据的文章并不多，而股市变化迅速且信息量巨大，正适合用高频数据的方法采集信息。这种数据作为高频时间金融序列具有非线性、非平稳性和长记忆性，不满足平衡性条件，因此也不能用传统的方法进行预测，于是有效的预测便成为实际当中一项有待解决的问题。考虑到小波分析能将时间序列分解到不同尺度下的特点，本文在小波分析的基础上建立模型，并进行预测，可以得到比较理摁的预测效果。

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期刊信息
  • 《统计与决策》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:湖北省统计局
  • 主办单位:湖北省统计局统计科学研究所
  • 主编：李明星
  • 地址：武汉市武昌区松竹路28号万达环球国际中心B座29楼
  • 邮编：430071
  • 邮箱：tjyjc@vip.163.com tjyjc3220@sohu.com
  • 电话：027-87818776 87814524
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-6487
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1009/C
  • 邮发代号:38-150
  • 获奖情况:
  • 连续四届入选全国中文核心期刊,全国首届优秀经济期刊,中国社科期刊精品数据库来源期刊,中文科技期刊数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 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）,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:48658