平滑转换向量乘积误差模型及对中国股市高频交易数据的应用

作者：李俊功; 鲁万波

来源：数理统计与管理, 2018, 37(06): 1125-1140.

DOI：10.13860/j.cnki.sltj.20180711-001

• 平滑转换向量乘积误差模型
• 极大似然估计
• 非线性
• 高频数据

基于平滑转换理论本文提出了平滑转换向量乘积误差模型(STVMEM)。给出了模型极大似然估计迭代算法的初值选取方法和参数似然估计相结合的参数估计具体过程。参数估计具有一致性和渐进正态性。模拟结果表明参数估计具有良好的有限样本性质。利用信息分解形式的STVMEM对中国股市成交量、持续期和波动率之间关系进行分析,发现成交量冲击与波动率、波动冲击与持续期之间具有非线性关系。

• 单位
  西南财经大学; 西藏大学; 江苏理工学院