文献

J-GLOBAL ID：201702226747187958   整理番号：17A1528839

また,HAR-RV-EMD-Jモデルと金融資産の変動率の予測に関する研究を行った。【JST・京大機械翻訳】

The HAR-RV-EMD-J Model and Its Application to Forecasting the Volatility of Financial Assets

著者 (4件)： Gong Xu (中南大学商学院,長沙410083;厦門大学経済学院,厦門361005) ,  Wen Fenghua (中南大学商学院,長沙410083;温州大学金融研究院,温州325035) ,  Huang Chuangxia (長沙理工大学数学与計算科学学院,長沙,410114) ,  Yang Xiaoguang (中国科学院数学与系統科学研究院管理决策与信息系統重点実験室,北京,100190)
資料名： Guanli Pinglun  (Guanli Pinglun)
巻： 29  号： 1  ページ： 19-32  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3734A  ISSN： 1003-1952  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,HAR-RVモデルに基づき,EMD法を用いて,モデルにおける変動率を高周波数に分解し,低周波数で変動率と傾向を実現し,ジャンプ速度成分を追加して,HAR-RV-EMD-Jモデルを構築した。次に,深さ300本と深さ300本の先物の5分の高頻度取引データを実証サンプルとして,HAR-RV-EMD-Jモデルと4つのHAR類の変動率モデルを分析し,そして,その結果を,ロバスト性試験によって分析した。研究により;HAR-RV-EMD-Jモデルにおいて,高周波変動は,1日,1週間,2週間および1月の変動率を予測するために,より高い予測情報を持ち,一方,変動率およびジャンプ変動率の予測情報は,より少なかった。HAR-RV-EMD-Jモデルは,1日,1週間,2週間および1月の変動率のサンプル内およびサンプル外の予測能力は,他の4種のHAR類の変動率モデルより明らかに強かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： LF【周波数】 ,  ロバスト性 ,  *金融 ,  *予測 ,  HF【周波数】
準シソーラス用語： 予測能力 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： realized volatility ,  volatility forecasting ,  HAR-RV model ,  EMD method ,  SPA test

分類 (5件)： 圧縮点火機関  (PB02030N) ,  潤滑一般  (QB02010S) ,  圧電デバイス  (NC03110I) ,  電気化学一般  (CB07010N) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  金融 ,  資産 ,  予測 ,  研究