北京师范大学学报（自然科学版）
北京師範大學學報（自然科學版）
북경사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF BEIJING NORMAL UNIVERSITY
2014年
6期
662-667
,共6页
多资产%波动序列%共同周期成分%日内周期结构
多資產%波動序列%共同週期成分%日內週期結構
다자산%파동서렬%공동주기성분%일내주기결구
multi-assets%volatility series%common periodicity%intraday periodicity
利用灵活傅里叶变换回归(FFF)方法对中国股票市场多资产波动序列建立日内周期模型,并利用典型相关的假设检验和多元信息准则来确定波动序列共同周期成分的数目和周期元素的数目。实证分析表明：1)通过对中国上证8只银行股票146 d的5 min数据分析,发现有3个共同周期成分可以描述日内波动,并且利用共同周期成分预测未来波动优于时间序列模型的预测效果；2)通过对不同抽样尺寸下的对比研究发现,5 min抽样频率的波动序列更适合用降秩方法来确定共同周期成分。
利用靈活傅裏葉變換迴歸(FFF)方法對中國股票市場多資產波動序列建立日內週期模型,併利用典型相關的假設檢驗和多元信息準則來確定波動序列共同週期成分的數目和週期元素的數目。實證分析錶明：1)通過對中國上證8隻銀行股票146 d的5 min數據分析,髮現有3箇共同週期成分可以描述日內波動,併且利用共同週期成分預測未來波動優于時間序列模型的預測效果；2)通過對不同抽樣呎吋下的對比研究髮現,5 min抽樣頻率的波動序列更適閤用降秩方法來確定共同週期成分。
이용령활부리협변환회귀(FFF)방법대중국고표시장다자산파동서렬건립일내주기모형,병이용전형상관적가설검험화다원신식준칙래학정파동서렬공동주기성분적수목화주기원소적수목。실증분석표명：1)통과대중국상증8지은행고표146 d적5 min수거분석,발현유3개공동주기성분가이묘술일내파동,병차이용공동주기성분예측미래파동우우시간서렬모형적예측효과；2)통과대불동추양척촌하적대비연구발현,5 min추양빈솔적파동서렬경괄합용강질방법래학정공동주기성분。
A daily periodicity model for multi-asset volatility series on the Chinese stock market was built by flexible Fourier transformation.A simple canonical correlation test and information criteria were used to investigate common factors in daily periodicity and periodicity elements.Empirical analysis of 8 bank stocks at 5 min sampling intervals in 146 d showed that three factors were needed to describe daily periodicity in 8 bank stocks volatilities.Model imposing these commonalities presented better forecasting volatility results than time series forecasting models;A comparison of results from different sampling frequencies revealed that 5 min sampling frequency was more suited for reduced-rank method to determine common daily periodicity.
