甚高頻交易數(shù)據(jù)的金融計(jì)量研究.pdf

1、本文研究了金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中甚高頻交易數(shù)據(jù)建模及隨機(jī)行走相關(guān)理論的甚高頻模擬檢驗(yàn)、實(shí)證對比檢驗(yàn)問題.甚高頻金融交易數(shù)據(jù)是指所有交易結(jié)果都被記錄的數(shù)據(jù).本文把標(biāo)值隨機(jī)點(diǎn)過程的理論移植到金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中,通過定義表征價格運(yùn)動的標(biāo)值隨機(jī)點(diǎn)過程強(qiáng)度計(jì)算公式,導(dǎo)出了甚高頻金融交易數(shù)據(jù)的樣本函數(shù)密度公式,以及最大似然估計(jì)方程式.文中分別討論了價格狀態(tài)可數(shù)和不可數(shù)情況.當(dāng)價格狀態(tài)不可數(shù)時,特別當(dāng)價格服從Brown運(yùn)動規(guī)律,價格過程與交易點(diǎn)過程相互獨(dú)立時

2、得到了參數(shù)的估計(jì)式,為期權(quán)定價計(jì)算提供了依據(jù).以上海證券交易所廣電電子股票的數(shù)據(jù)作了實(shí)證分析.又利用柯爾莫哥洛夫前向和后向微分方程,建立了價格轉(zhuǎn)移概率的方程組,可求解出價格轉(zhuǎn)移概率.提出了風(fēng)險價值VaR的狀態(tài)可數(shù)計(jì)算法,為計(jì)量價格風(fēng)險提供了另一條可能的途徑.用Monte Carlo實(shí)驗(yàn)?zāi)M價格隨機(jī)行走過程,對生成的甚高頻價格樣本函數(shù)作了Cox-Stuart趨勢檢驗(yàn)及技術(shù)分析中移動平均線法有效性檢驗(yàn).結(jié)果發(fā)現(xiàn)隨機(jī)行走價格樣本函數(shù)中階段性趨