This project studies the econometric testing for continuous time model under the environment of high frequency data. Based on the disadvantage of existing testing of continuous time models, we will provide some more satisfactory econometric methods for high frequency data by incorporating the characters of high frequency data. The methods being studied include the simultaneous test of drift function and volatility function, the jump robust estimation and test for volatility function, the noise robust test for jump or volatility function, and the cojump test. We will construct the test statistics based on empirical processes, and analysis their large sample properties, including consistency and local power. We will also study the finite sample properties by Monte Carlo simulations. Finally, we will apply our proposed methods to empirical analysis of financial spot market and derivatives market. We will studies the microstructure of the markets, such the effect of jump and market noise on the hedging relation between them.
本项目研究在高频数据环境下的连续时间模型的计量检验问题。我们将基于现有的连续时间模型计量检验方法的不足之处,通过引入一些高频数据的特征,提出一些更适合高频数据分析的计量方法,包括对漂移函数与波动函数的联合检验、跳稳健的波动函数估计与检验、噪声稳健的跳跃检验或波动函数检验、共同跳跃检验等。我们将依据经验过程理论去构造检验统计量,并推导这些检验统计量的大样本性质,包括相合性与局部功效特征。我们还将利用蒙特卡洛模拟方法去比较各类检验方法的小样本性质。本项目最后将研究的理论方法应用于我国金融现货市场与衍生品市场的实证分析。我们将探讨这些市场的微观结构特征,如跳跃与微观噪声对两个市场间对冲关系的影响。
本项目计划研究高频数据环境下的连续时间模型的计量推断及应用问题。理论上、基于现有的连续时间模型计量检验方法的不足之处,通过引入一些高频数据的特征,提出一些更适合高频数据分析的计量分析方法。实证上、将研究的理论方法应用于我国金融市场的实证分析,并探讨金融市场的微观结构特征。.为了系统的将高频数据的模型与方法更好的与市场微观结构特征分析相结合,本项目的研究主要从以下五个方面内容展开:一、基础理论研究,首先通过对市场微观机理的分析来指导后续计量方法与数据应用的研究。二、基于观测步长趋于0的计量分析方法与应用,研究了高频环境下的漂移函数与波动函数的推断与实证分析。三、考虑跳跃行为的计量分析方法与应用,主要研究存单个市场的跳跃识别检验以及在跳跃环境下的波动函数的估计与检验。四、考虑微观噪声环境的计量分析方法与应用,主要研究存在噪声时的扩散模型的波动函数设定检验。五、多维数据模型的计量分析方法与应用,主要针对不同市场间的波动、跳跃等影响的模型分析与应用,包括了同频率数据与混频数据的分析。.总体而言,本项目提出了一些新的更有效的计量检验方法,如考虑高阶矩的波动函数非参检验、基于经验过程的漂移函数与波动函数的联合检验、基于经验过程的(共同)跳跃检验、对跳稳健的波动函数估计与检验、存在微观噪声时的波动函数检验等。并从理论上证明了所提出的检验方法的大样本性质。蒙特卡洛模拟也基本验证了其具有较好的小样本性质。在实证上,我们也对股票市场、股指期货市场、债券市场、美元指数等做了多个方面的应用分析。这些应用研究对我们更好的理解实际金融市场的数据特征,以及如何结合高频市场特征来对连续时间计量方法应用提供有意的启示。.目前,受本项目资助的相关研究成果已有7篇论文在国内外期刊发表或接受发表,包括3篇SSCI英文论文、4篇中文核心期刊论文(其中包括2篇国家自然科学基金委员会管理类A类期刊)。另外,本研究还有若干相关的研究工作论文处于投稿阶段。
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数据更新时间:2023-05-31
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