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高频金融数据“日历效应”的小波神经网络模型分析
High-Frequency Financial Data Calendar Effects’ Wavelet Neural Network Analysis
【摘要】 高频金融数据的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域.高频数据"日历效应"是金融市场微观结构研究领域的重要发现,但是金融市场微观结构理论主要是从定性的角度研究"日历效应".如何定量地刻画高频数据"日历效应"是进一步深入理解金融市场的关键.论文提出用小波神经网络(WNN)来定量研究高频金融数据"日历效应",实证研究表明小波神经网络(WNN)很好地刻画了"日历效应".
【Abstract】 High-frequency financial data analysis and modeling is a new research field in financial econometrics,and the calendar effects are most important discovery in financial market microstructure field.But market microstructure theory is qualitative,how to study calendar effects quantitative is a big problem to know financial market.The paper proposes application of Wavelet Neural Network in high-frequency data calendar effects’ study,and empirical study shows WNN is good method to describe calendar effects.
【关键词】 高频金融数据;
日历效应;
周末效应;
小波神经网络(WNN)模型;
【Key words】 high-frequency financial data; calendar effects; weekend effects; wavelet neural network model;
【Key words】 high-frequency financial data; calendar effects; weekend effects; wavelet neural network model;
【基金】 国家自然科学基金(70471050)
- 【文献出处】 数学的实践与认识 ,Mathematics in Practice and Theory , 编辑部邮箱 ,2007年15期
- 【分类号】F830;F224
- 【被引频次】26
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