[发明专利]一种高频时间序列的波动率估计方法在审
| 申请号： | 201910475587.4 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110264045A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 张振军;穰新佳;朱胜苗 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q40/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种高频时间序列的波动率估计方法，包括以下步骤：步骤一、数据预处理得到原始的高频收益率序列；步骤二、去除日内周期性得到去除日内周期性的高频收益率序列；步骤三、检验去除日内周期性的高频收益率序列的长记忆性；步骤四、建立引入市场微观结构噪声的高频时间序列波动率模型；步骤五、估计波动率模型参数；步骤六、估计得到去除日内周期性的高频收益率序列的波动率。本发明克服了现有技术存在的市场微观结构噪声对数据的干扰较大，使得得到的波动率与真实波动率相差较大且无法反映日内层面的波动情况，本发明基于高频时间序列的日内波动率估计方法估计的更加准确，可以得到更加准确的日内波动率估计值。 | ||
| 搜索关键词： | 时间序列 去除 微观结构 噪声 数据预处理 模型参数 记忆性 引入 检验 | ||
【主权项】：
1.一种高频时间序列的波动率估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、数据预处理得到原始的高频收益率序列；步骤二、去除日内周期性得到去除日内周期性的高频收益率序列；步骤三、检验去除日内周期性的高频收益率序列的长记忆性；步骤四、建立引入市场微观结构噪声的高频时间序列波动率模型；步骤五、估计波动率模型参数；步骤六、估计得到去除日内周期性的高频收益率序列的波动率。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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