基于SLAD估计的ACD模型及其在沪深股市中的应用研究

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随着计算机技术的进步和发展,数据存储和记录的成本越来越低,人们可以获得金融市场上每笔交易的实时数据,即获得采样频率越来越高的数据,这些数据常被称为高频数据或超高频数据。然而高频数据交易的非等间隔使得传统的计量经济模型并不适用于此。因此,针对高频数据的久期,Engle和Russel(1998)提出了ACD模型。经过20年的发展,ACD模型己经得到了广泛的应用。众所周知,对于ACD模型的参数估计,目前运用最多的是极大似然估计(MLE)。对于MLE,只有在误差的方差存在的条件下,才具有较好的统计性质,并且
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