A research on the market microstructure of financial markets by using high frequency data

利用高频数据研究金融市场微观结构

基本信息

  • 批准号:
    19730159
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.33万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份:
    2007
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2007 至 2010
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

First, I studied jumps in financial markets. To analyze information inflow and its impact on the markets, I covered events such as the attacks of September 11 2001, the open market operations of the Federal Reserve Board, and the Bank of Japan intervention. Second, I studied an efficient technique for removing "market micro structure noise" induced by sampling high-frequency data. It was well-known that the noise caused covariance estimators to be biased. Therefore, I proposed a statistical hypothesis testing to filter the noise by focusing on an asymptotic property of the maximum eigenvalues of random matrices.
首先,我研究了金融市场的跳跃。为了分析信息流入及其对市场的影响,我介绍了诸如2001年9月11日的攻击,美联储委员会的公开市场运营以及日本银行干预等活动。其次,我研究了一种有效的技术,用于消除通过采样高频数据引起的“市场微结构噪声”。众所周知,噪声会导致协方差估计器偏差。因此,我提出了一个统计假设检验,以通过关注随机矩阵的最大特征值的渐近特性来过滤噪声。

项目成果

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专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
ランダム行列によるノイズ除去の統計的仮説検定とその共ボラティリティへの適用
使用随机矩阵消除噪声的统计假设检验及其在共波动中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    森本孝之;橘完太;程島次郎;森本孝之;森本孝之
  • 通讯作者:
    森本孝之
Robust Estimation of Covariance Matrices Contaminated with Noise Using Random Matrix Theory
利用随机矩阵理论对受噪声污染的协方差矩阵进行鲁棒估计
  • DOI:
  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    森本孝之;橘完太;程島次郎;森本孝之
  • 通讯作者:
    森本孝之
A Note on a Statistical Hypothesis Testing for Removing Noise by the Random Matrix Theory and Its Application to Co-Volatility Matrices In Recent Advances in Financial Engineering 2009 : Proceedings of the KIER-TMU International Workshop on Financial Engi
2009 年金融工程最新进展中关于随机矩阵理论消除噪声的统计假设检验及其在共波动矩阵中的应用的说明:KIER-TMU 国际金融工程研讨会论文集
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MORIMOTO Takayuki其他文献

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