| 高频金融数据“日历效应”的小波神经网络模型分析 |
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| 引用本文： | 徐正国,张世英.高频金融数据“日历效应”的小波神经网络模型分析[J].数学的实践与认识,2007,37(15):1-6. |
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| 作者姓名： | 徐正国 张世英 |
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| 作者单位： | 天津大学,管理学院,天津,300072 |
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| 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".
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| 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 |
| 修稿时间： | 2006年4月25日 |
High-Frequency Financial Data Calendar Effects Wavelet Neural Network Analysis |
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| XU Zheng-guo,ZHANG Shi-ying.High-Frequency Financial Data Calendar Effects Wavelet Neural Network Analysis[J].Mathematics in Practice and Theory,2007,37(15):1-6. |
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| Authors: | XU Zheng-guo ZHANG Shi-ying |
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| 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. |
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| Keywords: | high-frequency financial data calendar effects weekend effects wavelet neural network model |
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