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交易量持续期的模型选择:密度预测方法
被引量：
7
1
作者
李广川
刘善存
邱菀华
《中国管理科学》
CSSCI
2008年第1期131-141,共11页
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...
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。
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关键词
密度预测
LOG—ACD模型
SCD模型
msacd
模型
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职称材料
题名
交易量持续期的模型选择:密度预测方法
被引量：
7
1
作者
李广川
刘善存
邱菀华
机构
北京航空航天大学经济管理学院
出处
《中国管理科学》
CSSCI
2008年第1期131-141,共11页
基金
全国优秀博士论文作者专项基金(200466)
国家自然科学基金资助项目(70671006)
文摘
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。
关键词
密度预测
LOG—ACD模型
SCD模型
msacd
模型
Keywords
density forecast LOG-ACD
model
SCD
model
msacd model
分类号
F830.9 [经济管理—金融学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
交易量持续期的模型选择:密度预测方法
李广川
刘善存
邱菀华
《中国管理科学》
CSSCI
2008
7
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