基于局部均值分解的高频金融数据波动率估计
中国知网
长春工业大学; 吉林大学数学学院
摘要
为解决高频数据在风险评估中存在的非线性问题,提出了利用局部均值分解方法实现高频数据波动率估计。首先,采用高频模拟数据验证估计方法的可行性;其次,将沪深300指数不同频率收盘价作为研究对象,利用局部均值分解方法估计波动率,计算相对误差统计量。实验结果表明,利用局部均值分解方法可以有效实现高频数据波动率估计和解决高频数据中的非线性问题,随着抽样频率的增加,估计精度逐渐提高。该方法为高频数据波动率非参数估计提供了新的研究思路。
关键词
高频金融数据 波动率估计 对数收益率 局部均值分解 high frequency financial data volatility estimation logarithmic return rate local mean decomposition(LMD)
