【摘 要】
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随着股票市场的蓬勃发展,如何把握股市的动态性日益成为人们研究讨论的热点.股票交易数据的采集间隔频率的高低会影响信息的质量:数据采集频率越高,信息丢失得越少;数据采集频率越低,信息丢失得越多.随着计算机技术的发展,人们可以获得采样频率越来越高的数据,即高频数据或超高频数据.研究高频数据可以帮助我们加深对股票市场日内特征的认识,进而可以更好地了解市场的微观结构.目前,对于高频数据的建模研究中最具代表性
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随着股票市场的蓬勃发展,如何把握股市的动态性日益成为人们研究讨论的热点.股票交易数据的采集间隔频率的高低会影响信息的质量:数据采集频率越高,信息丢失得越少;数据采集频率越低,信息丢失得越多.随着计算机技术的发展,人们可以获得采样频率越来越高的数据,即高频数据或超高频数据.研究高频数据可以帮助我们加深对股票市场日内特征的认识,进而可以更好地了解市场的微观结构.目前,对于高频数据的建模研究中最具代表性的是自回归条件持续期（ACD）模型.然而通过研究发现,高频数据中往往存在着非线性性质与结构突变,此时传统ACD模型无法很好地拟合并解释.之后有学者提出将门限的思想引入ACD模型,利用分段线性化的方法展开研究,自此开始了对门限自回归条件持续期（TACD）模型的实际应用.在对TACD模型进行参数估计时,最常用的方法是极大似然估计（MLE）,其在估计时往往需要事先假定误差项服从某一已知的分布,且在误差项方差有限下的MLE才有较好的统计性质.然而金融高频数据中常常伴随着尖峰重尾性且有异常值的存在,这会使得数据方差表现出无限的特性,这与假定误差方差有限不符,并且如果假定的误差项分布与实际分布不一致,得出的结果与实际情况也会有很大偏差.针对MLE存在的问题,本文采用最小一乘（LAD）估计对TACD模型进行参数估计,并在允许误差方差无限的条件下证明了LAD估计的渐近正态性.随后在假定误差项服从指数分布、Pareto分布和Fréchet分布的情况下,比较了MLE和LAD两种估计方法在方差有限和方差无限下的估计效果.通过对模拟结果进行分析,发现LAD估计的平均偏差和均方误差最小,说明LAD估计结果较为稳健.最后将LAD估计用于沪深股票数据的TACD建模,分别对上海机场、中远海能和华创安阳三只股票的价格持续期进行研究,发现LAD估计的AIC结果小于MLE,由此说明LAD估计在实际股市数据价格持续期的建模中较为有效.
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