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基于LMSV模型的半参数方法对股市波动长记忆特征的识别
  • ISSN号:1002-1566
  • 期刊名称:《数理统计与管理》
  • 时间:0
  • 分类:F830.9[经济管理—金融学] O212[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构:[1]淮海工学院商学院,江苏连云港222001, [2]东南大学经济管理学院,江苏南京210096
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(项目编号:70671025)
中文摘要:

在金融时间序列波动具有显著的长记忆性这一背景之下,研究了LMSV模型长记忆参数的估计问题。首先,分析了LMSV模型的相关性质;接着,根据LMSV模型和ARFIMA模型的良好对应关系,提出了估计LMSV模型长记忆参数的半参数方法;最后,基于股市数据,验证了波动半参数方法的有效性。

英文摘要:

Under the background of financial time series with obviously long memory property,estimation the long memory parameter of LMSV model is studied.Firstly,the properties of LMSV model are analyzed.Then the semiparametric methods of estimating long memory parametric in LMSV model are proposed based on the suitable corresponding relationships.Finally,the efficiency of the semiparametric methods is testified by stock market data.

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期刊信息
  • 《数理统计与管理》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国现场统计研究会
  • 主编:程维虎
  • 地址:中国科学院应用教学所内
  • 邮编:100190
  • 邮箱:sltj@amt.ac.cn
  • 电话:010-62651341
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-1566
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2242/O1
  • 邮发代号:82-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,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:13661