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  • 简介:摘要:鉴于经济学与统计学的研究意义, 在经济学科和统计学科的高频率金融时间序列的分析研究已成为目前研究的热点问题,,高频率金融时间序列的产生中经过计算和研究存在着需要研究的不确定因素,因此对其波动性的估计与分形特征问题的研究对当前股票市场的涨幅和一段时间内的发展的规律,具有非常重要的意义。即对金融资产的价格随时间的变化而变化的规律探索。针对此问题高频数据波动率的估计变得越来越重要,结合数据进行实验,采用高频率数据的定义和性质特征,HHT方法、波动率、ARCH模型和SV模型,然后基于Hilbert-Huang变换的高频率数据波动频率对研究的问题进行进一步估计。

  • 标签: 高频数据波动率 SV模型 ARCH模型 Hilb