基于hilbert-huang变换的高频数据波动率的估计

《基于hilbert-huang变换的高频数据波动率的估计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号：O212单位代码：10190研究生学号：201312025密级：无硕士学位论文基于Hilbert-Huang变换的高频数据波动率的估计TheEstimationofHigh-frequencyDataVolatilitybasedonHilbert-HuangTransform研究生姓名：周明眉专业：统计学指导教师姓名：董小刚指导教师职称：教授2016年4月长春工业大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，《基于Hilbert-Huang变换的高频数据波动率的估计》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，

2、本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：年月日长春工业大学硕士学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春工业大学硕士学位论文版权使用规定”，同意长春工业大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名：年月日校内指导教师签名：年月日摘要高频金融数据波动率的估

3、计在资产定价和金融工程中都发挥着重要的作用。在风险评估中，好的交易策略对获得最近的可靠波动估计和短期估计都非常重要。一般地，随着数据频率的增加，估计波动的难度也随之增加，在风险评估或金融市场中，股票指数和外汇汇率随着频率的增加，随机过程的本质将会改变，自相似性将随着价格的长时间区间移动而被破坏，所以精准的估计短期波动越来越重要。本文主要从高频数据分形特征和波动性两个方面来探究我国股票市场的特征。首先，针对沪深300指数的收盘价格的对数收益率，对其进行经验模态分解（EMD:EmpiricalModeDecomposition），得到一系列的固有模态函数（IMF:Intrinsi

4、cModeFunction）；其次，采用分形理论中的重标极差分析法（R/S:RescaledRangeAnalysis）对固有模态函数进行实证研究，得到其Hurst移动平均指数，继而揭示我国股市在2010-2011年间有明显的长记忆性；最后，对分解后的高频固有模态函数进行Hilbert变换，构建波动率的估计形式，并给出了波动率的估计结果，并将其估计的结果与已实现波动率方法的实证结果进行对比分析，相对误差非常小，实验结果表明Hilbert-Huang变换的方法是波动率估计的可靠精准方法之一。关键词：高频数据分形特征Hilbert-Huang变换IAbstractHigh-fre

5、quencyfinancialdatavolatilityestimatesinassetpricingandfinancialengineeringplaysanimportantrole.Agoodtradingstrategyinriskassessment,reliablemethodfortherecentvolatilityestimationandshort-termestimationisveryimportant.Generally,withtheincreaseoffrequencydata,estimatethedifficultyofthevolati

6、lityalsowillincrease,forexample,intheriskassessmentorthefinancialmarket,stockindexandtheforeignexchangeratewiththeincreaseoffrequency,thenatureoftherandomprocesswillchange,self-similaritymovealongwiththepriceforalongtimeintervalanddestroyed,soaccurateestimatesoftheshort-termvolatilityismore

7、andmoreimportant.ThecharacteristicsofthispapermainlyfromtwoaspectsoffractalcharacteristicsandvolatilityofChina'sstockmarket.Firstofall,accordingtotheShanghaiandshenzhen300indexclosingpriceofthelogarithmicreturnrate,theempiricalmodedecomposition,obtaineda