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基于貝葉斯ARFIMA-WRV模型高頻數(shù)據(jù)長(zhǎng)記憶性研究
- 長(zhǎng)記憶性
- 高頻數(shù)據(jù)
- 貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法
摘要：考慮到高頻時(shí)間序列波動(dòng)率的長(zhǎng)記憶性問(wèn)題,構(gòu)建了賦權(quán)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)分?jǐn)?shù)整合自回歸移動(dòng)平均(ARFIMA-WRV)模型對(duì)其進(jìn)行了研究.利用貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法對(duì)模型做了相應(yīng)的貝葉斯分析,并對(duì)我國(guó)中小板股市收益波動(dòng)率的長(zhǎng)記憶性特征進(jìn)行了實(shí)證分析.實(shí)證結(jié)果表明我國(guó)中小板股市收益波動(dòng)率存在長(zhǎng)記憶性特征;采用消除日歷效應(yīng)影響的賦權(quán)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)作為波動(dòng)度量和貝葉斯參數(shù)估計(jì)方法,很大程度上提高了模型的參數(shù)精度.
注：因版權(quán)方要求，不能公開(kāi)全文，如需全文，請(qǐng)咨詢雜志社
數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)
- 預(yù)計(jì)1-3個(gè)月 預(yù)計(jì)審稿周期
- 0.35 影響因子
- 教育 快捷分類
- 半月刊 出版周期
主管單位：中國(guó)科學(xué)院;主辦單位：中國(guó)科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院
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