交易量持续期的模型选择:密度预测方法

摘要：

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

所属期刊栏目：16

分类号：F830.9(金融、银行)

资助基金：教育部全国优秀博士学位论文作者专项基金200466;国家自然科学基金70671006

在线出版日期：2008-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：131-141