基于相空间重构方法的证券市场噪音水平估计
鉴于证券资产价格变化序列中存在非线性、确定性及混沌现象,本文将信号学中基于相空间重构理论下噪音水平的估计思想引入证券市场并构建了相应的估计模型,然后在检验2010年1月4日到2010年12月14日期间沪深300指数为例的高频资产价格变化序列数据的非线性、确定性及混沌特征的基础上估计了其日噪音水平,结果表明沪深300指数期间噪音处于21.55％-65.40％之间,且噪音水平存在右偏及扁平特征,与资产价格走势及市场信息之间可能存在复杂的关系.
噪音水平、相空间重构、最小邻距、证券市场
F830(金融、银行)
国家自然科学基金项目71271146;长江学者和创新团队发展计划项目资助IRT1028
2013-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
91-94,55
