FCBLUP模型在高频金融数据中的应用

摘要：

将函数延拓最优线性无偏估计(FCBLUP)引入高频金融数据挖掘中,对离散观测值序列建立函数数据模型,并进行预测.选取上证收盘价格为实验数据,建立FCBLUP模型.为能对预测效果进行有效的评价与定位,设立基于ARMA模型的预测组.实验结果表明,FCBLUP预测效果较ARMA模型更理想,FCBLUP预测误差除在小段预测区问略大于ARMA外,其余时刻均低于ARMA预测.

关键词：函数延拓、函数数据、最优线性无偏估计、自回归移动平均、高频数据

所属期刊栏目：37

分类号：F830.91(金融、银行)

资助基金：教育部人文社会科学研究基金资助项目09YJA630036;江西省自然科学基金资助项目2010GZS0034

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：257-260