【摘 要】
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随着金融改革的深化及市场竞争的加剧,传统的基本面加技术面的投资分析方法受到了来自新方法的挑战。特别是在高频数据的分析与建模方面,传统的建模方法无法适应高频数据的高
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随着金融改革的深化及市场竞争的加剧,传统的基本面加技术面的投资分析方法受到了来自新方法的挑战。特别是在高频数据的分析与建模方面,传统的建模方法无法适应高频数据的高峰度、长相依等特征,在分析上存在困难。另一方面,高频数据中包含的微观金融结构,又对理解市场运作方式和机理至关重要。本文基于随机金融间期分析框架,使用密度预估的方法,比较了几种常见的金融间期模型,并使用沪深300股指期货的高频数据进行了实证分析。分析结果表明,在合适的基础分布上,简单直接的ACD即LOG-ACD模型就能得到较好的拟合结果。除此之外,在数据分析和模型验证的过程中,股指期货市场的微观金融结构也显现在我们面前。事实证明,基于随机间期模型的高频数据框架对我国的股指期货市场的分析是有效的,而这一特殊的市场,和以往的单边的,相对低流动性的其它金融市场也存在着很大的不同。
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