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所属栏目：资本市场/资产定价

中国证券市场高频数据动态特征研究

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发布日期：2008年05月03日上次修订日期：2008年05月03日

马丹 madan@mail.swufe.edu.cn 西南财经大学统计学院博士研究生

摘要

本文研究了上海证券市场高频数据的动态特征。首先用可变傅立叶回归证明并过滤出5分钟收益的周期性，并用GHP方法得到了长记忆维数的估计。结果表明，上海股市存在以日为单位的周期性特征和相当显著的长记忆性，这可以用微观市场信息不对称假说和定价机制得到说明。同时，还证明了可变傅立叶回归是分析高频数据的有效手段，是高频数据和低频数据研究方法转换的桥梁。

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关键词：

高频数据周期效应长记忆性

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