基于高频数据的沪深300股指期货在ACD模型中的应用与建模

《基于高频数据的沪深300股指期货在ACD模型中的应用与建模》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、扉页：独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果，对本文的研究做出贡献的集体和个人均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：苤逛日期：2岔丝；△Z世论文使用和授权说明本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版；允许论文被查阅或借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵循此规定)研究生签名：毯盎导师签名：本人及导师同意将学位论文

2、提交至清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”进行电子和网络出版，并编入CNKI系列数据库，传播本学位论文的全部或部分内容，同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生签名：导师签名：日期：嘲摘要随着证券市场的交易自动化程度的提高和信息技术的发展，记录交易及其相关信息的海量数据库已经渐渐成为现实。这些反映股票市场日内交易活动的数据库使得学者们研究股票市场的微观结构成为了可能。中国期货市场自2010年上市以来，随着市场的不断扩大，整个市场的交易量与指数波动变化的幅度也随之扩大。众所周知，证券市场的一个主要功能就是在交易成本尽可能低的情况下，使投资者能够迅速、有

3、效地执行交易。换句话说，也就是市场必须提供足够的流动性。随着传统的计量模型，在分析高频数据时往往会面I临许多问题，开展高频数据计量方法的研究显得十分重要。本文就是在这样的背景下展开研究的。从时间的角度，根据交易价格发生一定变动的情形下提出了使用价格持续期间来刻画日内流动性，利用这一指标来衡量执行完成给定价格变动单位所耗费的时间。首先，本文对模型分布假设进行了扩展，并对不同分布假设下的模型估计方法进行了探讨。随后，本文介绍持续期的计量模型分析框架，涵盖了线形和非线性ACD模型，持续期数据的日内效应处理和分析过程。本文的实证研究内容是采用高频金融时间序列和自回归持续期模型(ACD模型)计量方法，

4、对国内沪深300股指期货高频数据进行了高频数据统计，并且分别在四种价格变动情况下的价格持续期拟合线性ACD和非线性Log．WACD模型，以描述与探讨期货价格持续期的动态过程及其特点。结果显示，交易价格持续期和交易量都具有明显的日内模式，呈双u型模式，且ACD模型对价格持续期序列有一定的解释能力，并能够通过模型的灵活设定刻画出期货价格持续期序列的动态模式。通过对样本残差结果的评估，发现Log．WACD可以作为一个有效的工具来刻画期货价格持续期。关键词：ACD模型；超高频数据；价格持续期；股指期货AbstractWRhtheincreasedautomationofsecuritiestradi

5、nganddevelopmentofinformationteelmology,MassivedatabasetorecordU”ansactiomandrelatedinformationhasgraduallybecomeareality．Theseenablescholarstostudythemicrostructureofthestockmarketaspossible．Chinesefuturesmarkethasbeenlistedsince2010，withthecontinuousexpansionofthemarket,tradingvolumeandmarketvola

6、tilityindexalsoexpanded．Asweallknow,amajorfunctionofthestockmarket,inthetransactioncostaslowaspossiblecircumstances，isthatinvestorscanquicHyandeffectivelyexecutetransactions．Inotherwords，themarketmustprovidesufficientliquidity．Inthispaper,Iproposepriceduration，i．e．thewaitingtimeuntilapredeterminedp

7、riceisabsorbedbythemarket，tomodeltheintradayliquidity，Sincethisconceptmeasuresthetradingvolumepertime，itisstronglyrelatedtomarketliquidity．First,thispaperextendsthedistributionassumptionofthemodel，andtheest