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基于貝葉斯ARFIMA-WRV模型高頻數據長記憶性研究
周樹民; 陳健紅; 陳家清 武漢理工大學理學院; 湖北武漢430070
- 長記憶性
- 高頻數據
- 貝葉斯統計方法
摘要：考慮到高頻時間序列波動率的長記憶性問題,構建了賦權已實現波動分數整合自回歸移動平均(ARFIMA-WRV)模型對其進行了研究.利用貝葉斯統計方法對模型做了相應的貝葉斯分析,并對我國中小板股市收益波動率的長記憶性特征進行了實證分析.實證結果表明我國中小板股市收益波動率存在長記憶性特征;采用消除日歷效應影響的賦權已實現波動作為波動度量和貝葉斯參數估計方法,很大程度上提高了模型的參數精度.
- 長記憶性
- 高頻數據
- 貝葉斯統計方法
摘要：考慮到高頻時間序列波動率的長記憶性問題,構建了賦權已實現波動分數整合自回歸移動平均(ARFIMA-WRV)模型對其進行了研究.利用貝葉斯統計方法對模型做了相應的貝葉斯分析,并對我國中小板股市收益波動率的長記憶性特征進行了實證分析.實證結果表明我國中小板股市收益波動率存在長記憶性特征;采用消除日歷效應影響的賦權已實現波動作為波動度量和貝葉斯參數估計方法,很大程度上提高了模型的參數精度.
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