中國股市高頻數(shù)據(jù)實證研究

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1、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文中國股市高頻數(shù)據(jù)實證研究姓名:陶利斌申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):金融學(xué)指導(dǎo)教師:方兆本2003.5.1摘要本文的重點是應(yīng)用中國股市的高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究,并著重于市場性質(zhì)和行為的分析。人們對于市場的了解,大部分的認(rèn)識來自于數(shù)據(jù)。掌握的數(shù)據(jù)越多,才有可能了解和分析的更深刻。高頻數(shù)據(jù)最大的意義在于,把人們的認(rèn)識和研究從粗略和間斷推進(jìn)到了詳細(xì)和實時。也正是因為如此,國際上在最近十年左右,興起了一股高頻數(shù)據(jù)研究熱,研究成果也是層出不窮。目前,國內(nèi)對于高頻數(shù)據(jù)的研究還較少。本文的主要目的就是通過對中國股市的高頻數(shù)據(jù)的研究來做出一磐工作。具體而言

2、,本文的所做的工作如下本文的第一部分,較為詳細(xì)的綜述了高頻數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的一些工作。并根據(jù)自己對高頻數(shù)據(jù)研究的理解,指出它的研究意義。第二部分,對上證綜合指數(shù)5分鐘高頻數(shù)據(jù)計算得到的隔天收益率的行為進(jìn)行了研究,并從各區(qū)間收益相關(guān)性的角度對隔天收益方差給予了解釋。本文發(fā)現(xiàn)隔天收益波動率出現(xiàn)一個“駝峰”形狀,認(rèn)為這主要是由于下午采用連續(xù)開盤所致。在與前人研究結(jié)果比較的基礎(chǔ)上,本文得出結(jié)論,開盤交易機(jī)制主要改變的是隔天收益波動的高峰出現(xiàn)的位置。此外還發(fā)現(xiàn)了隔天收益率的方差和一階自協(xié)方差具有線性的反向變動關(guān)系,并利用~個簡單的價格變動模型對此現(xiàn)象進(jìn)行了解釋。第三部分,利

3、用FFF回歸方法,對上證綜合指數(shù)5分鐘高頻收益率中的周期性進(jìn)行了分析,并分析了剔除周期后的絕對收益的長記憶性。結(jié)果表明:日內(nèi)收益的周期性相對來說不如日內(nèi)絕對收益明顯;FFF回歸可以較好的確定日內(nèi)絕對收益的周期性;與使用日收益數(shù)據(jù)的結(jié)果相比,利用高頻絕對收益揭示了股市中更強(qiáng)的長記憶性。AbstractThemainpurposeofthisdissertationisdoingempiricalanalysesbyhi媯.行equencydata(HFdata)ofChinastockmarket.AndwefoCUSontheanalysisofthemar

4、ket’scharactersandbehavior.Sincemostoftheknowledgeaboutstockmarketscomesfrommarketdata,then,themoredatawegetthemoreknowledgeaboutmarketswecouldhave.For也isreason.thereisanintemationaitrendofanalyzingI-IFdatainthelastdecade.a(chǎn)ndenormousPapersarepresentedinthisfield.However,thereisa1it

5、tleworkdoneonHFdatainChina,whichgiveusallincentivetoanalyzeChinastockmarketbyHFdata.Thisdissertationisorganizedasthefollows.Firstly,wereviewtheHFdataanalysis,andpointoutitsimportance.Secondly,westudytheinterdayretum(IR)behaviorbyShan曲aiindex5-rainHFdata,andgivesomeexplanationsabout

6、theRvariancefromtheviewofcorrelationsbetweendifferentintervals.Wjfindahumpexistingintheafternoontradingsection,andthinkthatiscolorsedbycontinuousopeningtradingmechanism.Atiercomparingthepreviousresults,weconcludethatopeningtradingmechanismmainlychangethepeak’spositionofIRvolatility

7、.Furthermore.thereisaninverselinearrelationshipbetweenIRvarianceandthefirstorderautocorrelation,whichweexplainbyasimplemodelofpriceadjustment.Finally,byFFFregressionofAndersenandBollerslev(1997).weanalysistheperiodicityofShanghaistockindex5-minhighfrequencydataandthelongmemorychara

8、ctersinfilteredabsoluteret

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