1) nonparametric ACD model
非参数ACD模型
1.
In this paper,we have demonstrated the nonparametric ACD model on intraday transaction data of the stock market of China.
文章利用中国证券市场的日内交易数据实证了非参数ACD模型。
2) the nonparametric additive ACD model
非参数可加ACD模型
1.
We have proposed the nonparametric additive ACD model and carried on the demonstration analysis based on the simulation sample and the China Stock market s adjusted price duration sample to the model in the paper.
非参数可加ACD模型对条件期望的函数形式与随机误差项的分布形式要求都没有参数ACD模型强,因此不会像参数ACD模型那样因模型形式设定错误而得出错误结论。
3) the semiparametric ACD model
半参数ACD模型
1.
We have proposed the semiparametric ACD model and carried on the demonstration analysis based on the simulation sample and the China Stock market\'s adjusted price duration sample to the model in the paper.
本文提出了半参数ACD模型并基于模拟样本与调整后的中国股票市场的价格时间间隔样本对模型进行实证分析。
4) Exponential family ACD models
指数族ACD模型
5) ACD model
ACD模型
1.
Regime-switching fractionally integrated augmented ACD model on ultra-high-frequency data;
超高频数据的变结构分整增广ACD模型
2.
Start from the statistic property of ACD model which is a new financial time sequence model concerning UHF,based on the sample of the model of high-frequency transaction,to discuss relevant properties of ACD model in stationary process.
从一簇新的关于超高频的金融时间序列模型ACD模型的统计特性入手,基于高频交易的模型的样本来探讨平稳过程的ACD模型的一些相关性质。
3.
Among tools for analyzing high frequency financial data,the extensive ACD model is a very important one.
扩展的ACD模型是金融高频数据分析的一种重要方法。
6) LOG-ACD model
LOG-ACD模型
1.
Applying ordered probit model and LOG-ACD model respectively,it studies how the information from tick by tick market data affects the trade order aggressiveness and the trade duration,and analyses the key information factors which determine the aggressiveness and the duration of .
对成交指令按成交价和成交量进行分类作为指令提交积极性的指示变量,本文依据上海证券市场的分笔高频交易数据,采用有序probit模型研究市场分笔行情如何影响投资者提交指令的积极性,采取LOG-ACD模型研究分笔行情如何影响成交持续期,并分析分笔行情中影响二者的关键信息因素。
补充资料：非参数模型辨识
利用直接记录或分析系统的输入和输出信号的方法估计系统的非参数模型。所谓非参数模型是指系统的数学模型中非显式地包含可估参数。例如，系统的传递函数、频率响应、脉冲响应、阶跃响应等都是非参数模型。非参数模型通常以响应曲线或离散值形式表示。非参数模型的辨识可通过直接记录系统输出对输入的响应过程来进行；也可通过分析输入与输出的自相关和互相关函数(见相关分析法建模)，或它们的自功率谱和互功率谱函数(见频谱分析方法建模)来间接地估计。非参数模型是经典控制理论中常用的描述线性系统的数学模型。传递函数反映输入与输出的拉普拉斯变换在复数域上的响应关系，频率响应反映它们的傅里叶变换在频率域上的响应关系，而脉冲响应和阶跃响应则是在时域上的响应关系。它们从不同的方面反映系统的动态特性。非参数模型比参数化模型直观，辨识非参数模型的方法和计算也比辨识参数化模型的简单。脉冲响应可以用直接记录输入脉冲函数的输出响应的方法来辨识；频率响应也可以直接利用单频正弦输入信号的响应来辨识。但是这种直接辨识方法只能应用于无随机噪声的确定性系统。对于有随机噪声的系统或随机输入信号，必须使用相关分析法或功率谱分析方法。随着快速傅里叶变换仪、伪随机信号发生器和相关仪的问世，辨识系统的非参数模型已变得比较容易。但非参数模型应用于实时控制和适应性控制仍不如参数化模型方便。非参数模型在某些情形下，可以转化为参数模型。例如，如果一个系统的传递函数可以表示为有理分式H(s)=K/(a+s)，则系统的模型可以用常微分方程y＇+ay=ku表示，a与k为待估计的模型参数，这是参数化模型。又如，对于离散系统的权函数序列（离散脉冲响应序列）{hi，i=0,1,...}，如果在i充分大（如i>N0），而│hi│充分小时,则模型可以表示为并可用最小二乘法给出有穷权函数序列{hi，i=0,1,...N0}的估计。一般说来,由参数模型容易获得非参数的脉冲响应或频率响应，但由非参数模型化为参数模型则要困难得多。
参考书目
P.艾克霍夫著，潘科炎、张永光等译：《系统辨识：状态与系统参数估计》，科学出版社，北京，1980。(P.Eykhoff, Systems Identification, Wiley, London,1974.)
参考书目
P.艾克霍夫著，潘科炎、张永光等译：《系统辨识：状态与系统参数估计》，科学出版社，北京，1980。(P.Eykhoff, Systems Identification, Wiley, London,1974.)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条