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J-GLOBAL ID：201702282922018587   整理番号：17A1292278

中国株式市場における高頻度取引データに基づく確率的波動モデリングと応用【JST・京大機械翻訳】

Stochastic Volatility Modeling Based on High-Frequency Chinese Stock-market Transaction Data and Applications

著者 (2件)： Zhang Bo (中国人民大学統計学院) ,  Jiang Yuanying (桂林理工大学理学院)
資料名： Tongji Yanjiu  (Tongji Yanjiu)
巻： 34  号： 3  ページ： 107-117  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3724A  ISSN： 1002-4565  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、最近の15年間に17万ペンの高頻度取引データに関する研究を行い、早朝9:1であることを発見した。30株式市場における収益回収は明らかに負であり,午後3において有意に増加した。00収穫前の5分集合入札段階の報酬回収は正の値となり、この現象は「最初の5分現象」と呼ばれる。また、日内の収益データには顕著な季節効果または周期効果があるため、本論文では、季節効果を有するSVJt-sモデルを用いて、症候群指数の5分間の高頻度取引データをモデル化し、モデルの二段階推定方法を提案した。高周波数ランダムゆらぎモデリングにおけるデータ量が巨大で,計算負荷が深刻であるため,モデルの推定,評価,および予測評価方法には,対応する改良が必要であり,本論文では,主にAPF法によって計算された限界尤度とBFの比較を行った。モデルの予測能力により、本論文で示した季節効果を有するSVJt-sモデルは、通常のGARCHモデルと基本的なランダム波動モデルより優れ、最後にモデルのリスク管理における応用を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測 ,  *モデリング ,  不規則波 ,  ゆらぎ ,  *中華人民共和国 ,  リスク管理 ,  *株式市場 ,  モデル ,  *波動 ,  HF【周波数】
準シソーラス用語： 予測能力 ,  尤度 ,  計算負荷 ,  データ量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 微生物代謝産物の生産  (FK03020A) ,  R,L,C,Q,インピーダンス,誘電率の計測法・機器  (AD07030N) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  酒類一般  (FK04021Y) ,  その他のシステムプログラミング  (JD03070M)

タイトルに関連する用語 (8件)： 中国 ,  株式市場 ,  頻度 ,  取引 ,  確率 ,  波動 ,  モデリング ,  応用