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股票日价格区间的高低模型

作者

上市的：
  • 张仁良
  • 尹文祥
  • 艾伦·T·K·万

摘要

我们观察到，股票价格的日高和日低不会随时间发生差异，因此，采用协整概念和相关向量误差修正模型（VECM）对日高、日低和相关日较差数据进行建模。样本内结果证明了在建模范围变量时纳入高低交互作用的重要性。在使用均方预测误差和变化方向准则评估样本外预测性能时，发现基于VECM的低预测和高预测比某些替代预测具有一些优势。另一方面，基于VECM的范围预测并不总是占主导地位，预测排名取决于评估标准的选择和预测的变量。

建议引用

  • Yan-Leung Cheung和Yin-Wong Cheung以及Alan T.K.Wan，2008年。"股票日价格区间的高低模型,"CESifo工作文件系列2387，CESifo。
    • 手柄：RePEc:ces:ceswps:_2387
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    引用人：

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    1. 张银荣，2007。"每日涨跌的经验模型,"国际财经杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第12卷（1），第1-20页。
    2. Lakshmi Padmakumari&S.Maheswaran，2018年。"使用随机排列的协方差估计,"国际金融工程杂志，世界科学出版有限公司，第5卷（01），第1-21页，3月。
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      • Fotios Petropoulos&Daniele Apiletti&Vassilios Assimakopoulos&Mohamed Zied Babai&Devon K.Barrow&Souhaib Ben Taieb&Christoph Bergmeir&Ricardo J.Bessa&Jakub Bijak&John E.Boylan&Jet，2020年。"预测：理论与实践,"文件2012.03854，arXiv.org，2022年1月修订。
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    20. 阿瓦塔尼，巴塞尔和马盖雷，阿克萨姆·伊萨，2013年。"海湾合作委员会国家石油和股票市场之间的动态溢出,"能源经济学爱思唯尔，第36卷（C），第28-42页。

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