《高頻數據的非參數統計推斷》是依託長春工業大學，由董小剛擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：高頻數據的非參數統計推斷
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：董小剛
- 依託單位：長春工業大學
- 批准號：11571051
- 申請代碼：A0402
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：2016-01-01 至 2019-12-31
- 支持經費：55（萬元）
項目摘要
金融高頻數據的非參數統計建模，已成為統計分析領域研究熱點和難點問題。以希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang Transformation, HHT）理論為切入點研究波動率的非參數估計問題和針對金融高頻計數數據採用整數值時間序列理論進行分析是金融高頻數據新的研究方向。因此本課題研究內容：（1）面向複雜高頻數據構建HHT的波動率估計，探討在噪聲和跳存在的情況下相應的估計形式；（2）建立高頻數據下基於小波估計和HHT估計的槓桿效應理論；（3）研究多個資產的高頻收益的波動率協方差的HHT估計（並考慮噪聲和跳的兩種情形），有效解決多資產收益非同期問題；針對多維高頻交易計數數據，提出新的整值時間序列模型；（4）基於前期給出的波動率協方差估計的基礎，構建高頻數據的多目標資產最佳化配置模型與算法。通過上述方法研究高頻數據，從理論和實證模型方面為金融資產定價、投資組合和風險管理等領域提供指導和借鑑。
