近年来随着大数据和与云储存技术的发展,金融资产的5分钟、1分钟甚至更高频率的交易数据能够被记录、储存和分析。基于高频交易数......

市场微观结构噪声作为影响金融资产价格发现的重要因素,对高频金融市场的影响更加复杂。作为新兴证券市场的重要代表,中国证券市场......

随着我国股票市场的蓬勃发展，对股票市场波动率进行参数估计及预测研究，已经成为近几十年来学术界研究的热点问题。在金融资产价格波......

选取2011年至2015年上海期货交易所铜期货价格指数日内每5分钟高频数据,建立VAR模型,分析沪铜期货价格长期的波动及其影响.从描述......

随着经济的快速发展,金融市场的波动行为变得越来越复杂.为了减少金融市场波动性带来的不良影响,许多学者和投资者开展对金融市场......

金融市场的风险度量一直是学术界和风险监管当局关注的重点。传统的风险度量大多数都是基于低频日间数据建立的GARCH类模型或SV类......

ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......

运用2000年1月4日至2008年12月31日上证综指每5分钟的高频金融数据,采用核估计量估计中国股市高频波动率序列,运用修正的已实现门......

股票市场指数波动与宏观经济变化具有关联性。文章运用高频数据资产价格波动率的稳健估计方法,分析中国股市股指波动与宏观经济之......

采用修正的已实现门阈多次幂变差实证分析了中国股市高频波动率跳跃的特征,并运用自回归条件持续期模型、自回归条件风险模型以及......

在HAR-GARCH模型和HAR-CJ模型的基础上构建了自适应的不对称性HAR-CJ-DFIGARCH模型,并用以对中国股市高频波动率进行了预测,然后利......