高频数据的计量框架

产出增长率与通货膨胀率预测研究--基于混频数据取样方法蔡宇【摘要】本文在“预测”及“实时预报”两种情境下分别使用混频数据取样方法研究高频股票收益率对产出增长率和通货膨胀率的预测精度。

笔者采用近年来新提出的频域过滤因子对股票收益率进行过滤，以排除季度趋势及高频噪音对预测精度的影响；使用从实际数据所估算出来的MIDAS权重参数对高频股票数据进行加总。

本文发现MIDAS模型对美国和新加坡两国具有相当好的预测精度。

【期刊名称】《财经问题研究》【年(卷),期】2015(000)005【总页数】8页(P12-19)【关键词】经济预测;MIDAS;频域过滤因子;Diebold-Mariano检验【作者】蔡宇【作者单位】山东大学经济研究院，山东济南 250100【正文语种】中文【中图分类】F830.9一、引言预测宏观经济变量的趋势是中央银行、金融企业以及其它经营绩效取决于商业周期条件的经济实体的一项重要任务。

不幸的是，很多重要的宏观经济变量都没有在相同的频率采样，例如，国内生产总值 (GDP)数据一般是每季度公布一次，通货膨胀率数据为每个月公布一次，而股票市场指数则一般是每日甚至每隔数秒就产生一次。

不同频率的采样数据给经济变量的精确预测造成了一个两难困境:一方面，高频率的经济变量包含潜在的有用信息;另一方面，标准的时间序列模型要求所有的经济变量的频率必须是相同的，如果模型中有一些变量是低频率的，我们就不能直接利用高频率信息来进行预测。

Ghysels等［1］－［3］针对该两难困境提出了一个直接的解决办法，即所谓的混频数据取样(Mixed Data Sampling，MIDAS)方法，该方法允许计量模型等式两边的经济变量的频率不同的，高频率经济变量通过一个参数化的多项式权重函数进行加总，变成与低频率经济变量处于同一频率的变量，从而可以利用传统的计量经济模型进行研究。

虽然高频数据包含潜在的有用信息，它也可能包含噪音和其它多余因素，这些因素对于低频宏观经济变量的预测不具有帮助作用。

第30卷第3期财经研究Vol. 30 No. 32m4年3月Journal Of Finance and Economics 、了· 2004．蠶獼罎与常宁l ,徐国祥2（1 ·上海财经大学统计学系，上海2m433； 2·上海财经大学应用统计研究中心，上海200433）摘要：近年来，在西方国家对金融高频数据的分析已成为实业界和学术界的热点问题和难点问题。

本文讨论了金融高频数据的概念和特征，分析了对高频数据分析的基本动因，阐述了金融高頻数据分析已涉及的主要领域，探讨了金融高频数据分析中遇到的问题。

最后，还对金融高频数据分析的发展趋势作出了展望并探讨了我国在这一領域应用研究的重占关饢词：金融市场；证券市场；金融高频数据分析；市场微观结构中图分类号：F830· 91文献标识码：A文章编号：1佣1一9952（2m4）03m031m9、金融高频数据及其特征分析1 ·什么是金融高频数据近年来，计算工具与计算方法的发展，极大地降低了数据记录和存储的成本，使得对大规模数据库的分析成为可能。

所以，许多科学领域的数据都开始以越来越精细的时间刻度来收集，这样的数据被称为高频数据（hig frequen一 cy data)。

金融市场中，逐笔交易数据（transaction-by-transaction data)或逐秒记录数据(tick-by-tick data）就是高频数据的例子，值得注意的是这里的时间通常是以“秒”来计量的，具体如NYSE(New York Stock Exchange)的交易与报价数据库(Trades and Quotes）所记录的从1992年至今的NYSE、NASDAQ和AMEX(American Exchange)的全部证券的日内交易和报价数据、rkeley期权数据库所提供的1976年8月至1996年12咒的期权交易数据、以及美国外汇交易HFDF93数据库中德国马克一美元的现汇交易报价数据等，都是金融高频数据。

中国科学技术大学硕士学位论文股指期货中的高频数据分析姓名：刘念良申请学位级别：硕士专业：概率论与数理统计指导教师：@2011-04-01摘要随着金融改革的深化及市场竞争的加剧，传统的基本面加技术面的投资分析方法受到了来自新方法的挑战。

特别是在高频数据的分析与建模方面，传统的建模方法无法适应高频数据的高峰度、长相依等特征，在分析上存在困难。

另一方面，高频数据中包含的微观金融结构，又对理解市场运作方式和机理至关重要。

本文基于随机金融间期分析框架，使用密度预估的方法，比较了几种常见的金融间期模型，并使用沪深300股指期货的高频数据进行了实证分析。

分析结果表明，在合适的基础分布上，简单直接的ACD即LOG-ACD模型就能得到较好的拟合结果。

除此之外，在数据分析和模型验证的过程中，股指期货市场的微观金融结构也显现在我们面前。

事实证明，基于随机间期模型的高频数据框架对我国的股指期货市场的分析是有效的，而这一特殊的市场，和以往的单边的，相对低流动性的其它金融市场也存在着很大的不同。

关键词：高频数据 密度预估 ACD模型 股指期货ABSTRACTThe instant development and intense competition of financial market has changed the traditional investment method of fundamental and technical analysis. More and more often we face the challenges from new method and data. Especially in the field of high frequency data analysis, traditional modeling method can hardly fit the characteristic of high frequency data. On the other hand, micro financial structural in these data is believed to be the key to explain the mechanism of market operation. In this paper we state and compare several autoregression conditional duration process using the DGT density forecast evaluation method on the market data from HS300 stock index futures. The analysis reveals that the straight forward models such as ACD and log-ACD can fit the data quiet well with a proper innovation distribution. And from these models, we can analyse the market from a different way.Key Words:high frequency data analysis, DGT density evaluation, ACD model, stock index futures中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。

化妆品行业研究框架核心观点：1、收入高增→优化营销费用→提升盈利净利润=客群数×客单价×毛利率（60%-80%）-营销费用（40%-60%）-管理费用（约10%）-研发费用（占比1%-5%）1）收入：短期提客单价、拓目标客群，但单品牌有上限，长期依靠孵化/并购子品牌2）利润：优化营销精准投放、提升复购率。

2、核心跟踪指标——短期看月度高频，中期看经营指标，长期看管理能力短期-4大高频数据：各渠道GMV、增速、驱动因素（客单价、客群数量）→月度跟踪，动态调整收入预期；中期-4个核心维度：产品（生命周期）、渠道（保老争新）、营销（ROI）、子品牌→判断1-3年内竞争优势能否持续；长期-以管理为根本：公司理念、组织架构、高管持股、人员激励、研发体系→判断是否具备美妆集团的潜力。

3、投资逻辑——筛选收入达到一定体量后仍能稳健增长的龙头，判断是否具备“大单品→强品牌→多品牌”能力龙头α来自：跑出大单品→开拓产品系列→沉淀品牌认知→突破渠道壁垒→塑造强品牌→孵化/收购子品牌。

01本质：渠道变革背景下，营销驱动型生意模式1.1行业概览：中国美妆个护近5年cagr10.2%，远超全球cagr1.6%2020年中国美妆个护规模753亿美元，5年cagr10.2%，高增赛道：功能性护肤(占3.6%cagr27%)、彩妆(占11.5%cagr19%)、香水(占2.1%cagr17%)。

护肤和彩妆细分赛道消费特点：相比洗浴、口腔护理等更偏向可选消费，情感属性较强，价值判断较为主观。

1.2结构变化：化妆品行业正当红，精细化+高端化趋势明显按品类分：消费升级，精细护肤+彩妆爆发，创新力强的品牌受益；消费者从基础护肤→寻找更适合的功能性护肤品。

1）初级阶段：护肤品占比稳定50%，意味着中国消费者已基本养成护肤习惯。

2）进阶阶段：逐渐增加更适合自己肤质的精细护肤产品（如功能性护肤品、精华、眼霜等）和彩妆产品（如隔离、粉底、口红、眼影等）。

基于动态指令簿的高频交易研究的开题报告一、研究背景和意义随着计算机技术的迅猛发展和信息技术的普及，高频交易成为现代金融市场中的重要交易方式之一。

高频交易利用计算机技术和算法模型对金融市场进行快速的定价分析和交易，具有速度快、响应迅速、成本低等优势，使得该交易方式得到了投资者的广泛青睐。

在高频交易中，动态指令簿是重要的交易执行机制。

动态指令簿能够及时反映市场的买卖情况，较为准确地反映出市场价格的波动情况，提示交易者及时调整交易策略。

因此，对于高频交易的研究，特别是对于动态指令簿的研究，有着重要的实践意义和理论意义。

当前，国内外高频交易的研究已有不少成果。

然而，在实际应用中，还存在交易成本高、策略落地困难等问题。

因此，需要进一步深入研究高频交易和动态指令簿的理论模型和交易策略，提高高频交易的准确性和可行性，提高交易的效率和获利能力。

二、研究内容和方法1.研究内容本研究主要探讨动态指令簿和高频交易的理论模型和交易策略，具体包括以下内容：（1）高频交易的基本概念和特点。

（2）动态指令簿的构成和功能。

（3）动态指令簿的数据模型和传输模式。

（4）高频交易的主要策略和实践操作。

（5）动态指令簿和高频交易的理论建模。

（6）基于动态指令簿的高频交易算法的研究。

（7）基于动态指令簿的高频交易实践案例分析。

2.研究方法本研究采用文献研究、实证分析和数学建模等方法。

（1）文献研究通过查阅相关文献，梳理高频交易和动态指令簿的研究现状和发展趋势，探索高频交易和动态指令簿的理论框架和实践经验。

（2）实证分析采用统计分析、回归分析等方法，对交易数据进行分析和处理，挖掘市场和投资者行为数据背后的内在规律和因果关系。

（3）数学建模采用数学模型和算法模型，对高频交易和动态指令簿进行建模和分析，研究交易策略和风险控制方法，并通过实践测试和结果分析验证模型的有效性。

三、预期研究结果和贡献本研究预期将得到以下主要结果和贡献：（1）对高频交易的理论模型和交易策略进行深入研究，提供新的思路和方法论。