20.2_数据的波动程度(第1课时)_百度文库
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外贸数据波动透露哪些信号
【字号：&&】【】
　　近期我国外贸数据不尽如人意。海关总署公布的数据显示，5月份，外贸进出口同比双双下降。其中，出口出现萎缩，进口连续第7个月下跌，贸易顺差大幅扩张。面对严峻形势，市场有观点认为，中国外贸正跌入悬崖。对此，有关专家指出，不应过分悲观。中国外贸仍有许多亮点，比如出口降幅在收窄，进出口质量在提升。预计随着各地稳外贸政策落实，下半年或有积极变化，全年外贸或呈前低后高的走势。
　　 【内外需不振致进出口下降】
　　据海关统计，今年前5个月，中国进出口总值9.47万亿元人民币，比去年同期下降7.8%。其中出口增长0.8%；进口下降17.2%；贸易顺差扩大两倍。
　　5月份当月，中国进出口总值1.97万亿元，下降9.7%。其中，出口下降2.8%，降幅较4月份继续收窄3.4个百分点；进口下降18.1%；贸易顺差扩大65%。
　　内外需不振致使进出口低迷。有关专家表示，国际市场需求不振，出口订单有所减少，是近期出口受到抑制的主要原因。此外，劳动力、融资、汇率等综合成本居高不下，传统竞争优势被削弱也制约了出口增长。
　　据统计，今年以来我国对美国、东盟出口增长，而欧盟虽然仍是我国最大出口地区，但今年前5个月，中欧贸易总值明显下降，此外我国对日本的进出口额也出现下滑。
　　进口降幅扩大，则反映出内需不足。近来，煤炭、铁矿石进口降幅明显。据海关总署的数据显示，5月份我国煤炭进口量环比大幅下滑近30%，同比降幅超过40%。今年前5个月累计进口量为8326万吨，比去年同期累计进口量大幅减少近40%。
　　此外，业内人士指出，持续低迷的大宗商品进口价格，也大幅拉低了我国进口值增速。
　　 【各地稳外贸纷纷出招】
　　外贸疲弱，各地稳增长政策则继续加码。据报道，包括山东、浙江、江苏、广东等省在内的不少沿海省份已经开始紧急部署稳外贸的举措。山东省、河北省已率先出台相关文件，分别提出重视“互联网+”和鼓励开展跨境电子商务。
　　山东省日前出台稳定外贸增长加快培育竞争新优势的10条意见，提出加快建设“出口农产品质量安全示范省”，扩大农产品出口优势。同时，借中韩自贸区建设机遇，加快推进烟台中韩产业园建设。
　　江苏省完善出口基地梯级培育机制，重点支持基地公共服务平台建设和骨干企业做大做强；推动落实“营改增”，对服务出口实行零税率或免税。
　　浙江省出台《跨境电子商务发展三年行动计划》，计划在3年内累计建成覆盖全球五大洲主要出口国家的60家省级公共海外仓。
　　广东省则围绕“一带一路”研究推出稳外贸系列措施。5月25日，广东推出与国家“一带一路”规划衔接的实施方案，并配套了总投资达554亿美元的投资项目，成为第一个落地的地方版“一带一路”规划。
　　 【从“大进大出”到“优进优出”】
　　看似不漂亮的外贸数据中，也蕴含着诸多积极信号。专家指出，首先，5月出口同比跌幅收窄，说明出口形势正在好转。经测算，5月我国对美国出口实现7.8%的中高速增长，对欧盟、日本、东盟、中国香港的出口跌幅都连续两个月收窄。
　　其次，外贸正从过去的“大进大出”向“优进优出”转变，5月份我国进出口总值1.97万亿元，其中高附加值产品的出口、部分紧缺先进技术装备及重要零部件的进口呈现出增速加快的趋势。以数控机床、集成电路、智能设备、高铁、核电等一系列高技术含量产品为主的出口新格局正在形成。
　　“一带一路”、长江经济带、京津冀一体化、自贸区及国际产能合作等国家战略对外贸的拉动作用逐渐显现。比如，广东、浙江、福建等省份对“一带一路”沿线国家和地区的出口出现逆势增长。
　　业内人士预计，随着诸多外贸优势和潜力的发挥，下半年进出口形势将发生积极变化。特别是“一带一路”等战略的深入推进，有望领跑中国外贸下半场。
　　中金公司称，随着三季度美日欧经济增长前景改善以及四季度大宗商品价格高基数效应减弱，下半年中国出口需求将逐渐回暖。
　　Capital Economics的分析师说，我们预计政府的稳增长政策也将推动内需增长，同时也带动进口。去年下半年国家大宗商品价格的下跌导致去年的比较基数很低，这也将推高进出口同比增速，尤其是进口增速。(记者罗 兰)
　　原标题：外贸数据波动透露哪些信号
　　稿源：新华网
　　作者：
外贸数据波动透露哪些信号
&&责任编辑：中江网编辑&&
“目前南京赴韩国旅游的项目还是有的，但预定量已经大幅减少，退团人数达到了10%”，6月9日，记者从南京多家旅游社了解到，许多游客因为韩国中东呼吸综合征疫情(以下简称：“MERS”)原因纷纷要求退团。”　　“虽然有赴韩国的旅游项目，不建议游客去韩国游玩，推荐游客去其他地方旅游”，南京国际旅行社的客服人员明确回答。
该店驻店主厨李宜昌告诉记者，他是台湾人，金钱豹是来自台湾的餐饮品牌，目前他主要负责南京店的管理。记者通过网上信息，联系上代官山一位工作人员，对方表示南京的两家店关门，对于网上仍有该店的团购等信息，代官山将进行处理。
近日，扬州的郑师傅在网上发帖称，自己的苹果手机被神秘人控制，任何操作都无法进行。这项功能本来是苹果公司用来帮助丢失手机的人锁死丢掉的手机，以提醒别人归还的，现在却被不法分子利用。
有数据显示，今年一季度，赴日中国游客超过92万人，同比增长将近一倍，人均消费1.5万元，在各国游客人均消费榜当中更是名列第一。日元贬值带动中国赴日游激增，而“买买买”也成了赴日“剁手党”必不可少的“重头戏”。
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&&视听节目许可证1008318号&&
移动网信息服务业务经营许可证苏B2-&&因特网信息服务业务经营许可证苏B2-基于市场微观结构噪声和跳跃的金融高频数据波动研究--《西南财经大学》2011年博士论文
基于市场微观结构噪声和跳跃的金融高频数据波动研究
【摘要】：如何准确地测量金融资产收益的波动一直是金融领域研究的核心问题之一。现代金融市场发展迅猛,市场情况瞬息万变,人们需要把握金融波动的实时信息以应对市场的变化。然而,在当今交易频繁的金融市场上,低频数据抹去了太多有用的信息,无法全面真实地反映市场情况。在此情况下,势必需要开展对金融高频数据波动的研究。
以ARCH模型和SV模型为代表的低频数据波动模型不能满足高频数据波动建模的要求,需要有新的方法来测量高频数据的波动。Andersen与Bollerslev (2000)对此做出了开拓性的工作,提出了一种全新的方法来度量金融高频数据的波动性——已实现波动(Realized Volatility, RV)。已实现波动RV无模型,不需要复杂的参数估计,计算简便,在高频数据的波动估计中得到了广泛的应用。
与低频数据相比,高频数据包含了更多的信息,并且随着抽样频率的增高,包含的信息也会增多。然而,随着抽样频率的增高,市场微观结构噪声对于高频数据波动的影响也会变得越来越显著。不仅如此,资产收益率在某些情况下会在短时间内发生跳跃性的波动,这也会对资产收益的波动估计产生不可忽视的影响。当市场微观结构噪声或跳跃存在时,已实现波动就不再是积分波动的一致估计量,无法准确地对高频数据的波动进行估计。
为了消除市场微观结构噪声和跳跃的影响,学者们提出了各种方法改进已实现波动,以得到积分波动的较好的估计。但现有的文献大多只研究如何降低金融市场微观结构噪声对高频数据波动的影响,或者只考虑如何消除跳跃对高频数据波动的影响。但在实际情况下,市场微观结构噪声和跳跃有可能是同时存在的。如何在市场微观结构噪声和跳跃同时存在的条件下对高频数据的波动进行估计,尚属于一个较困难的问题。
针对市场微观结构噪声和跳跃同时存在的情况,本文从理论上提出一个新的高频数据波动估计量,并对该估计量的理论性质进行了探讨,进而用模拟数据和真实的股票高频数据对该估计量进行实证检验。将高频数据波动理论、金融计量分析的方法与实证研究紧密结合起来,采用定性和定量相结合的方法,既有理论的梳理与构建,也有实证分析与经验解释。本文的具体内容安排如下：
第一章为绪论部分。本章主要介绍论文的研究背景和基于高频数据的金融计量领域的最新进展以及将要解决的问题,给出了本文的选题的意义、主要研究内容以及主要创新点。
第二章是对高频数据波动研究进展的综述。本章首先对已实现波动RV的定义及统计性质进行分析,进而分别在市场微观结构噪声和跳跃存在的条件下,对高频数据波动估计量的研究现状进行回顾,指出现有的高频数据波动估计量存在的问题以及未来的研究方向。
第三章提出一种新的估计量——修正的门限预平均已实现波动MTPRV。本章先介绍一种消除市场微观结构噪声对于高频数据波动估计影响的方法——预平均方法以及改进的预平均方法。这类方法可以很好地消除市场微观结构噪声对于金融高频数据波动估计的影响。预平均方法虽然可以消除市场微观结构噪声对于波动估计的影响,但却不能处理跳跃给波动造成的影响。那么,如何在市场微观结构噪声和跳跃同时存在的条件下对高频数据的波动进行估计?为解决这一问题,本章提出一种新的估计量——门限预平均已实现波动TPRV。该估计量将预平均方法与门限思想结合起来,用预平均方法减小市场微观结构噪声的影响,而门限方法则用来处理跳跃对于波动估计的影响。因此,TPRV可以在市场微观结构噪声与跳跃同时存在的条件下,对金融高频数据的波动进行估计。但是通过对门限预平均已实现波动TPRV的性质进行分析,发现该估计量并非积分波动Ⅳ的一致估计量。为此,需要对TPRV进行修正,得到修正的门限预平均已实现波动MTPRV。本章对修正的门限预平均已实现波动MTPRV的理论性质进行研究,证明MTPRV是积分波动Ⅳ的一致估计量,并给出该估计量的极限分布。
第四章主要利用模拟数据来验证修正的门限预平均已实现波动MTPRV的性质。本章分别基于常数波动模型和随机波动模型在不同样本容量下产生带有噪声和跳跃的模拟数据,利用修正的门限预平均已实现波动MTPRV来估计这些模拟数据的波动,并就此对修正的门限预平均已实现波动MTPRV的性质进行分析。在这一章里,给出MTPRV估计量中的窗宽与门限函数的选择方法。通过模拟发现,修正的门限预平均已实现波动MTPRV能有效地估计积分波动Ⅳ,并且与积分波动Ⅳ的其他估计量相比,MTPRV的估计效果是最优的。
第五章利用MTPRV方法对中国股市高频数据波动进行实证分析。本章随机选取五只股票的五分钟分时数据和超高频的分笔数据作为研究对象,利用MTPRV方法对这五只股票的高频数据的波动进行估计,并对市场微观结构噪声引起的波动和由跳跃产生的波动进行估计。为了评价MTPRV估计量的优劣,运用HAR-RV-CJ模型对日、周和月已实现波动进行回归,回归结果表明,基于MTPRV方法的HAR-RV-CJ模型比基于积分波动Ⅳ的其他估计量的HAR-RV-CJ模型的拟合效果更好,这说明MTPRV方法能更好地将市场微观结构噪声的波动和跳跃的波动从已实现波动中分解出来,且能得到积分波动Ⅳ的较好估计。
第六章是基于MTPRV方法的风险测量。在险价值VaR (Value at Risk)方法是一种主流的金融风险管理方法,目前已成为全球各大公司、银行及各种金融机构的主要的金融风险管理方法。本章基于MTPRV方法对在险价值VaR进行了计算和检验,并与基于积分波动Ⅳ的其他估计量的在险价值VaR进行了对比分析。
第七章为总结和展望部分。该章对全文的研究工作进行了简要的总结,并指出了今后的研究方向和研究领域。
本文的创新点可概括如下：
(1)提出新的高频数据波动估计量——修正的门限预平均已实现波动MTPRV。
随着高频数据波动研究的深入,市场微观结构噪声和跳跃对于波动估计的影响已成为高频数据波动估计中不可回避的问题。学者们提出了诸多的方法来消除市场微观结构噪声或者跳跃对于高频数据波动估计的影响。但是这些方法由于侧重点不同,绝大多数仅考虑了如何消除市场微观结构噪声或者跳跃对于波动估计的影响,少有文献研究在市场微观结构噪声与跳跃同时存在的条件下如何对高频数据波动进行估计。本文提出一个新的估计量——修正的门限预平均已实现波动MTPRV,该估计量不仅可以平滑市场微观结构噪声对于高频数据波动估计的影响,还可以剔除由于跳跃而产生的波动。本文还对修正的门限预平均已实现波动MTPRV的统计性质进行了讨论,证明MTPRV是积分波动Ⅳ的一致估计量,能达到最优的收敛速度,并且给出了该估计量的极限分布。
(2)利用模拟数据和真实的中国股票高频数据验证MTPRV方法的优良性质。
本文同时采用数值逼近方法和实证数据分析来验证MTPRV方法的适用性和优良性质。模拟数据和真实数据的分析结果都表明MTPRV方法对于高频数据波动的估计效果优于积分波动Ⅳ的其他估计量的估计效果。为了较好地平滑市场微观结构噪声对于波动估计的影响,本文给出了使用MTPRV方法中的最优窗宽的选择,即最小MSE数值逼近方法。为了处理跳跃对于波动估计的影响,本文还给出了MTPRV方法中门限函数应满足的条件以及具体的表达式。
(3)将MTPRV方法应用于在险价值VaR的估计和检验。
本文将MTPRV方法与非参数核密度估计方法相结合,用MTPRV方法估计了中国股市高频数据的波动,并利用非参数核密度估计方法得到金融资产收益率的分布,然后对中国股市高频数据的在险价值VaR进行了估计和检验。与基于积分波动Ⅳ的其他估计量的在险价值VaR进行对比分析后发现,MTPRV方法能更好地估计在险价值VaR,从而能更有效地进行风险管理。
【关键词】：
【学位授予单位】：西南财经大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2011【分类号】：F224;F832.51【目录】：
摘要4-8ABSTRACT8-161. 绪论16-28 1.1 研究背景16-20
1.1.1 金融高频数据研究进展16-19
1.1.2 市场微观结构噪声与跳跃19-20 1.2 研究的目的和意义20-22
1.2.1 问题的提出20-21
1.2.2 研究的意义和目的21-22 1.3 研究的方法、主要内容与创新22-28
1.3.1 研究的方法22
1.3.2 研究的主要内容22-24
1.3.3 研究结构24-26
1.3.4 研究的创新点26-282. 高频数据波动理论研究进展28-46 2.1 已实现波动及其性质28-32 2.2 基于市场微观结构噪声的高频数据波动估计32-39
2.2.1 市场微观结构噪声33-34
2.2.2 纠偏降噪方法的述评34-39 2.3 高频数据波动的跳跃行为研究39-45
2.3.1 基于双幂次变差的高频数据波动的跳跃行为研究40-42
2.3.2 基于门限双幂次变差的高频数据波动的跳跃行为研究42-44
2.3.3 高频数据波动跳跃行为研究的其它方法44-45 2.4 本章小结45-463. 门限预平均已实现波动的提出及修正46-66 3.1 预平均方法46-56
3.1.1 基于预平均(Pre-averaging)方法的调整双幂次变差47-52
3.1.2 改进的预平均方法52-56 3.2 新估计量的提出——门限预平均已实现波动及其修正56-64
3.2.1 高频数据基本设定56-57
3.2.2 门限预平均已实现波动TPRV的概念57-61
3.2.3 TPRV与MTPRV的极限性质61-64 3.3 本章小结64-664. 基于MTPRV方法的数据模拟66-94 4.1 窗宽及门限的选择66-72
4.1.1 窗宽的选择67-68
4.1.2 门限函数的选择68-70
4.1.3 对比估计量70-72 4.2 基于常数波动模型的数据模拟研究72-85
4.2.1 数据产生过程72-73
4.2.2 抽样频率为240,480,960和1440时的数据模拟73-80
4.2.3. 抽样频率为和14400时的数据模拟80-85 4.3 基于随机波动模型的数据模拟研究85-93 4.4 本章小结93-945. 基于MTPRV方法的中国股市高频数据波动的实证分析94-124 5.1 中国股票高频数据波动的实证分析94-112
5.1.1 数据的收集和整理96-97
5.1.2 中国股票市场高频数据波动估计97-112 5.2 基于HAR-RV-CJ模型的高频数据波动建模112-118
5.2.1 HAR-RV-CJ模型112-114
5.2.2 基于MTPRV方法的HAR-RV-CJ模型建模分析114-118 5.3 本章小结118-119 本章附录119-1246. 基于MTPRV方法的风险测量124-143 6.1 VaR的计算理论124-128
6.1.1 VaR的定义125-126
6.1.2 非参数核密度估计126-128
6.1.3 VaR的检验128 6.2 高频数据波动的长记忆性128-131 6.3 基于中国股市高频数据的VaR实证分析131-142
6.3.1 数据的收集和整理131-133
6.3.2 ARFIMA模型估计133-135
6.3.3 分位点的估计135-136
6.3.4 在险价值VaR的估计与检验136-142 6.4 本章小结142-1437. 总结与展望143-146 7.1 论文工作总结143-145 7.2 研究展望145-146参考文献146-158 英文部分146-155 中文部分155-158后记158-159致谢159-161在读期间科研成果目录161
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数据的波动
作者：佚名 教案来源：网络 点击数： &&&
数据的波动
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文章来 源莲山课件 w ww.5 Y
§5.4 数据的波动（一）●目标（一）知识点1.掌握极差、方差、标准差的概念.2.明白极差、方差、标准差是反映一组数据稳定性大小的.3.用计算器（或计算机）计算一 组数据的标准差与方差.（二）能力训练要求1.经历对数据处理的过程，发展学生初步的统计意识和数据处理能力.2.根据极差、方差、标准差的大小，解决问题，培养学生解决问题的能力.（三）情感与价值观要求1.通过解决现实情境中问题，增强数学素养，用数 学的眼光看世界.2.通过小组活动，培养学生的合作意识和能力.●教学重点1.掌握极差、方差或标准差的概念，明白极差、方差、标准差是刻画数量离散程度的几个统计量.2.会求一组数据的极差、方差、标准差，并会判断这组数据的稳定性 .●教学难点理解方差、标准差的概念，会求一组数据的方差、标准差.●教学方法启发引导法●教学过程Ⅰ.创设现实问题情景，引入新课［师］在信息技术不断发展的社会里，人们需要对大量纷繁复杂的信息作出恰当的选择与判断.当我们为加入“WTO”而欣喜若狂的时刻，为了提高农副产品的国际竞争力，一些行业协会对农副产品的规格进行了划分.某外贸公司要出口 一批规格为75 g的鸡腿.现有2个厂家提供货源.［生］（1）根据20只鸡腿在图中的分布情况，可知甲、乙两厂被抽取鸡腿的平均质量分别为75 g.（2）设甲、乙两厂被抽取的鸡腿的平均质量 甲,& 乙,根据给出的数据，得&甲=75+ ［ 0－1－1+ 1－2+1+0+2+2－1－1+0+0+1－2+1－2+3+2－3］=75+ ×0=75（g）&乙=75+ ［0+3－3+2－1+0－2+4－3+ 0+5－4+1+2－2+3－4+1－2+0］=75+ ×0=75（g）（3） 从甲厂抽取的这20只鸡腿质量的最大值是78 g,最小值是72 g，它们相差78－72=6 g；从乙厂抽取的这20只鸡腿质量的最大值是80 g，最小值是71 g，它们相差80－71=9（g）.&（4）如果只考虑鸡腿的规格，我认为外贸公司应购买甲厂的鸡腿,因为甲厂鸡腿规格比较稳定，在75 g左右摆动幅度较小.［师］很好.在我们的实际生活中，会出现上面的情况，平均值一样，这里我们也关心数据与平均值的离散程度 .也就是说，这种情况下，人们除了关心数据的“平均值”即“平均水平”外，人们往往还关注数据的离散程度，即相对于“平均水平”的偏离情况.从上图也能很直观地观察出：甲厂相对于“平均水平”的偏离程度比乙厂相对于“平均水平” 的偏离程度小.这节课我们就来学习关于数据的离散程度的几个量.Ⅱ．讲授新课［师］在上面几个问题中，你认为哪一个数值是反映数据的离散程度的一个量呢？［生］我认为最大值与最小值的差是反映数据离 散程度的一个量.［师］很正确.我们把一组数据中最大数据与 最小数据的差叫极差.而极差是刻画数据离散程度的一个统计量.［生］（1）丙厂这20只鸡腿质量的平均数： &丙= ［75×2+74×4+73×2+72×3+76×3+77×3+78×2+79］=75.1（g）极差为：79－72=7（g）［生］在第（2）问中，我认为可以用丙厂这20只鸡腿的质量与其平均数的差的和来刻画这20只鸡腿的质量与其平均数的差距.甲厂20只鸡 腿的质量与相应的平均数的差距为：（75－75）+（74－75）+（74－75）+（76－75）+（73－75）+（76－75）+（75－75）+（77－75）+（77－75）+（74－75）+（74－75）+（75－75）+（75－75）+（76－75）+ （73－75）+（76－75）+（73－75）+（78－75）+（77－75）+（72－75）=0－1－1+1－2+1+0+2+2－1－1+0 +0+1－2+1－2+3+2－3=0;丙厂20只鸡腿的质量与相应的平均数的差距为：（75－75.1）+（75－75.1）+（74－ 75.1）+（74－75.1）+（74－75.1）+（74－75.1）+（73－75.1）+（73－75.1）+（72－75.1）+（72－75.1）+（72－75.1）+（76－75.1）+（76－75.1）+（76－75.1）+（77－75.1） +（77－75.1）+（77－75.1）+（78－75.1）+（78－75.1）+（79－75.1）=0由此可知不能用各数据与平均数的差的和来衡量这组数据 的波动大小.数学上，数据的离散程度还可以用方差或标准差来刻画.其中方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数，即s2= ［（x1－ ）2+（x2－ ）2+…+（xn－ ）2］其中 是x1,x2,…,xn的平均数，s2是 方差，而标准差就是方差的算术平方根.［生］为什么方差概念中要除以数据个数呢？［师］是为了消除数据个数的印象.由此我们知道：一般而言，一组数据的极差、方差或标准差越小，这组数据就越稳定.［生］极差还比较容易算出.而方差、标准差算起来就麻烦多了.［师］我们可以使用计算器，它可以很方便地计算出一组数据的标准差与方差，其大体步骤是 ；进入统计计算状态，输入数据，按键就可得出标准差.同学们可在自己的计算器上探 索计算标准差的具体操作计算器一般不具有求方差的功能，可以先求出标准差，再平方即可求出方差.［生］s甲2= ［02+1+1+1+4+1+0+4+4+1+1+1+4+1+4+9+4+9］= ×50= =2.5;s丙2= ［0.12+0.12+1.12×4+2.12×2+3.12×3+0.92×3+1.92×3+2.92×2+3.9］= ×76 .49=3.82.因为s甲2＜s丙2.所以根据计算的结果，我认为甲厂的产品更符合要求.Ⅲ.随堂练习Ⅳ.课时小结&这节课 ，我们着重学习：对于一组数据，有时只知道它的平均数还不够，还需要知道它的波动大小；描述一组数据的波动大小的量不止一种，最常用的极差、方差、标准差；方差 和标准差既有联系 ，也有区别.Ⅴ．课后作业Ⅵ.活动与探究甲、乙两名学生进行射击练习，两人在相同条件下各射靶10次，将射击结果作统计分析如下：&（1）请你填上表中乙学生的相关数据；（2）根据你所学的统计数知识，利用上述某些数据评价甲、乙两人的射击水平. 文章来 源莲山课件 w ww.5 Y
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