论文部分内容阅读
运用密度预测方法,考虑残差项分别服从威布尔、伽玛和极值分布情况下,选取在上海证券交易所上市的浦发银行和G中海两支股票的高频交易数据,对拟合交易量持续期的对数自回归条件持续期(LOG—ACD)模型、随机条件持续期(SCD)模型和马尔科夫转换自回归条件持续期(MsACD)模型进行了评价比较研究。研究表明,绝大部分模型捕捉到了交易量持续期的聚集性特征;MSACD模型无论在模型样本内拟合还是模型样本外预测方面,均优于LOG—ACD模型和SCD模型。