消息
loading
超高频数据的日内效应调整方法研究

Publisher: 国家哲学社会科学学术期刊数据库

E-ISSN: 1003-207x|23|6|49-56

ISSN: 1003-207x

Source: 中国管理科学, Vol.23, Iss.6, 2015-01, pp. : 49-56

Disclaimer: Any content in publications that violate the sovereignty, the constitution or regulations of the PRC is not accepted or approved by CNPIEC.

Previous Menu Next

Abstract

151内效应在金融高频数据研究中已被广泛证实,是一种日内周期性运动的动态效应,它影响了以微观金融指标为参数的计量模型的准确估计。基于金融超高频持续期数据,本文首先论述了日内效应调整的重要性,然后引入自适应映射(SOM)的方法对日内效应进行调整。SOM是一种基于神经网络学习的特征提取方法,能够动态识别高维数据中的结构特征,克服了静态调整方法的不足。最后通过建立基于自回归条件持续期模型(ACD)的蒙特卡罗模拟实验,比较了三种日内效应调整方法的效果。模拟结果表明SOM方法在日内效应调整中更为有效和稳定,特别适合大数据条件下的周期性结构分析。