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中国管理科学

中国管理科学 ›› 2008, Vol. 16 ›› Issue (2): 7-13.

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中国股市超高频持续期序列长记忆性研究

耿克红, 张世英   

  1. 天津大学管理学院 天津300072
  • 收稿日期:2007-02-05 修回日期:2008-03-06 出版日期:2008-04-30 发布日期:2008-04-30
  • 作者简介:耿克红(1973- ),男(汉族),河南襄城人,天津大学管理学院博士研究生,研究方向:金融计量.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(70471050)

The Long Memory for Ultra-High Frequency Durations Series of Chinese Stock Markets

GENG Ke-hong, ZHANG Shi-ying   

  1. School of Management, Tianjin University, Tianjin 300072, China
  • Received:2007-02-05 Revised:2008-03-06 Online:2008-04-30 Published:2008-04-30

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1760

被引次数

21

摘要： 针对股市超高频持续期序列,提出了长记忆随机条件持续期模型(LMSCD),并设计了一类基于混沌禁忌遗传算法的谱似然函数模型参数估计方法,通过Monte Carlo模拟实验,验证了方法的可行性.然后,利用沪市浦发银行股票的超高频数据,分别建立了交易持续期、价格持续期和交易量持续期的长记忆随机条件持续期模型,验证了中国股票市场超高频持续期序列长记忆性的存在.

关键词: 长记忆性, 长记忆随机条件持续期模型, 混沌禁忌遗传算法, 谱似然估计

Abstract: This paper puts forward a long memory stochastic conditional durations(LMSCD) model for ultra-high frequency(UHF) durations series,and designs a kind of spectrum likelihood estimation method based on chaos-tabu genetic algorithm.Through Monte Carlo simulation experiments,we prove the feasibility of estimation method.Thereafter,making use of the ultra high frequency data in Shanghai stock market,we construct three different LMSCD models,which are for trade durations LMSCD,price duradons LMSCD and volume durations LMSCD,respectively.We testify the existence of long memory in ultra-high frequency durations series of Chinese stock market.

Key words: Gong memory, LMSCD, chaos-tabu genetic algorithm, spectrum likelihood estimation

中图分类号: