基于BSP－HAR－RV模型的最优抽样频率研究

摘要：

金融高频时间序列数量大、周期短、信息丰富，可以很好地反映金融市场特征。通过绘出平均双幂变差已实现波动率散点图（BiPowe realized volatility Signature Plot， BSP），建立BSP－HAR－RV模型，改进以往国内通过列举法选择最优频率的方法。最后对TCL集团股票价格的高频数据进行实证分析，验证模型结果，并将其在最优频率下得到的HAR－RV模型预测结果与以往广泛使用的5min、10min频率得到的结果进行比较，发现最优抽样频率下模型预测能力较好，具有可行性。

关键词：BSP-HAR-RV、最优频率选择、高频数据

分类号：F830.9(金融、银行)

在线出版日期：2015-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：84-90