金融高频数据分析——扩展ACD模型实证研究

被引：1

作者：

徐国祥 ^{[1
]}

金登贵 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海财经大学应用统计研究中心

[2] 上海立信会计学院

来源：

财经研究 | 2006年 / 06期

关键词：

ACD模型; Box-Cox变量转换; 金融高频数据;

D O I：

10.16538/j.cnki.jfe.2006.06.002

中图分类号：

F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

扩展的ACD模型是金融高频数据分析的一种重要方法。根据Hentschel(1995)关于建立非对称GARCH模型家族的方法,原始自回归条件期间模型(Autoregres-sive Conditional Duration,简称ACD模型)可以产生多种扩展类型。文章通过对中国石化价格期间的实证分析,表明现有ACD模型强加的约束条件与数据实证相矛盾,而且证实了由扩展ACD模型赋予的许多弹性。综合考虑所有的实证结果,通过LogL、AIC以及D检验值的对比,BCACD、EXACD、LACDⅠ三类模型实证结果的效果最好。

引用

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