恩里科·斯卡拉斯;鲁道夫·戈伦弗洛;休·勒科克;弗朗西斯科·梅纳尔迪;毛里齐奥·曼特利;马尔科·拉贝托 高频金融数据的异常等待时间。 （英语） Zbl 1409.62216号 数量。财务 4，第6期，695-702（2004）。 总结：在高频金融数据中，不仅回报率，而且连续交易之间的等待时间都是随机变量。所以，有可能将连续时间随机游走（CTRW）应用于高频价格动态的现象学模型。对30只道琼斯工业平均指数（DJIA）股票进行的实证分析表明，高频数据的等待时间存活概率是无影响的。这一事实对基于代理的金融市场模型施加了限制。 引用于13文件 MSC公司： 62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 91B84号 经济时间序列分析 62号05 可靠性和寿命测试 关键词：高频财务数据;等待时间生存概率 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.Scalas}等人，数量。财务4，No.6，695--702（2004；Zbl 1409.62216） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Goodhart，C和O'Hara，M.，1997年。金融市场中的高频数据：问题和应用。《实证金融杂志》，4:73-114。 [2] O'Hara，M.1999年。使市场微观结构变得重要。财务管理，28:83-90。 [3] Madhavan，A.2000年。市场微观结构：一项调查。《金融市场杂志》，3:205-58。 [4] Dacorogna M MGençay RMüller U AOlsen R BPictte O V2001高频金融导论纽约学术出版社 [5] Raberto，M，Cincotti，S，Focardi，S M和Marchesi，M，2001年。基于代理的金融市场模拟。《物理学A》，299:320-8·Zbl 0974.91013号 [6] Luckock，H.2003年。连续双向拍卖的稳态模型。定量金融，3:385-404·Zbl 1405.91236号 [7] Engle，R和Russel，J.，1997年。用自回归条件久期模型预测外汇报价的变化频率。《实证金融杂志》，4:187-212。 [8] Engle，R和Russel，J.1998年。自回归条件持续时间：不规则间隔交易数据的新模型。《计量经济学》，66:1127-62·Zbl 1055.62571号 [9] Bauwens，L和Giot，P.2000。对数ACD模型：应用于三只纽约证券交易所股票的买卖报价过程。《经济与统计年鉴》，60:117-49。 [10] Lo，A，MacKinley，C和Zhang，J.2002。有限阶执行的经济计量模型。《金融经济学杂志》，65:31-71。 [11] Zumbach，政府，1998年。将时间视为随机变量：第一次击球时间。《神经网络世界》，8:243-53。 [12] Lo，A和MacKinley，C.1990年。非同步交易的经济计量分析。《计量经济学杂志》，45:181-212·Zbl 0712.62102号 [13] Press，S J.1967年。证券价格的复合事件模型。《商业杂志》，40:317-35。 [14] Clark，P K.，1973年。投机价格的有限方差从属随机过程模型。计量经济学，41:135-56·Zbl 0308.90011号 [15] Rydberg T HShephard N1998贸易对贸易价格动态：分解和模型工作文件牛津大学纳菲尔德学院，1998-W19系列 [16] Rydberg T HShephard N1999使用多元复合泊松过程对多种资产的逐笔交易价格运动进行建模工作文件牛津大学纳菲尔德学院，1999-W23系列 [17] Rydberg T HShephard N2000A纽约证券交易所交易价格和时间的建模框架非线性和非平稳信号处理版W J Fitzgerald、R Smith、A T Walden和P Young剑桥大学出版社 [18] Montroll，E W和Weiss，G H.1965。格上的随机游动，II。数学杂志。物理。，6: 167-81. ·Zbl 1342.60067号 [19] Hilfer R1984随机模型für die betriebliche Planung Munich GBI-Verlag [20] Scalas，E，Gorenflo，R和Mainardi，F.2000。分数微积分和连续时间金融。《物理学A》，284:376-84。 [21] Mainardi，F，Raberto，M，Gorenflo，R和Scalas，E.2000。分数微积分与连续时间金融II：等待时间分布。《物理学A》，287:468-81·Zbl 1138.91444号 [22] Gorenflo RMainardi FScalas ERaberto M2001分数微积分与连续时间金融III:扩散极限数学-数学金融编辑M Kohlmann和S Tang Basel Birkhäuserpp 171-180·Zbl 1138.91444号 [23] Masoliver，J，Montero，M和Weiss，G H.2003。金融分布的连续时间随机遍历模型。物理学。E版，67:021112/1-9 [24] Masoliver JMontero MPerello JWeiss G H2003金融中的CTRW：直接和反向问题http://www.lanl.gov/abs/cond-mat/0308017 [25] Kutner，R和Switala，F.2003。Weierstrass-Mandelbrot行走中时间序列的随机模拟。《定量金融》，3:201-11·Zbl 1033.62500号 [26] Lundberg F1903近似Framställning av Sannolikehetsfunktionen。Almqvist&Wiksell律师事务所 [27] Cramér H1930关于风险斯德哥尔摩Skandia Jubilee卷的数学理论 [28] Raberto，M，Scalas，E和Mainardi，F.2002。高频金融数据中的等待时间和回报：一项实证研究。《物理学A》，314:749-55·Zbl 1001.91033号 [29] Scalas EGorenflo RLuccock HMainardi FMantelli MRaberto MOn the intertrade waiting time distribution Finance Letters（出版中） [30] Bachelier L J B1900《投机理论》（巴黎：Gauthier-Villars）重印1995年巴黎版Jaques Gabay [31] Cootner P H（ed）1964股票市场价格的随机性剑桥麻省理工学院出版社 [32] 默顿R C1990连续时间金融剑桥MA Blackwell [33] 帕金森，M.1977。期权定价：美式看跌期权。《商业杂志》，50:21-36。 [34] Fama，E F.1990年。《有效资本市场：理论与实证研究综述》，《金融杂志》，25:383-417。 [35] Fama，E F.1991年。高效资本市场：II。《金融杂志》，46:1575-617。 [36] Scalas EGorenflo RMainardi F2004非耦合连续时间随机游动：主方程Phys的解和极限行为。版本E 69 011107（1-8） [37] Salmon MMarsh I2001关于：市场微观结构和高频计量经济学的课堂讲稿伦敦城市大学商学院银行与金融系工作文件 [38] 斯蒂芬斯，M A.1974。拟合优度的EDF统计和一些比较。J.美国统计协会，69:730-7。 [39] Raberto，M，Scalas，E，Cuniberti，G和Riani，M，1999年。意大利股市波动：一项实证研究。《物理学A》，269:148-55。 [40] Plerou，V，Gopikrishnan，P，Amaral，L A N，Gabaix，X和Stanley，H E.2000。经济波动和异常扩散。物理学。版本E，62:R3023-R3026。 [41] Bertram，W.，2004年。澳大利亚证券交易所数据的实证调查。《物理学A》，341:533-46。 [42] Sabatelli，L，Keating，S，Dudley，J和Richmond，P.2002。金融市场中的等待时间分布。欧洲物理学。J.B，27:273-5。 [43] Kim，K和Yoon，S M.2003年。期货交易市场中连续滴答数据的动态行为。分形，11:131-6。 [44] Kaizoji，T和Kaizogi，M.，2004年。价格变化的平稳时间间隔的幂律。《物理学A》，336:563-70·Zbl 1068.91033号 [45] Cox DIsham V1979Point Processes London Chapman and Hall公司 [46] Lillo FDoyne Farmer J2003高效m的长记忆arkethttp://www.lanl.gov/abs/cond-mat/0311053 [47] Bouchaud，J P，Gefen，Y，Potters，M和Wyart，M，2004年。金融市场的波动和反应：“随机”价格变化的微妙本质。定量金融，4:176-90·Zbl 1405.91730号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。