ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

แบบจำลองหน่วยความจำยาว (ARFIMA, FIGARCH)×การวิเคราะห์ข้อมูลความถี่สูงและโครงสร้างตลาดจุลภาค×
สาขาวิชาการเงินการเงิน
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด19802007
ผู้ริเริ่มGranger & Joyeux (ARFIMA); Baillie, Bollerslev & Mikkelsen (FIGARCH)Hasbrouck (2007); Aït-Sahalia & Jacod (2014)
ประเภทFractionally integrated time series modelMarket microstructure / high-frequency econometrics
แหล่งต้นตำรับGranger, C. W. J. & Joyeux, R. (1980). An Introduction to Long-Memory Time Series Models and Fractional Differencing. Journal of Time Series Analysis, 1(1), 15-29. DOI ↗Hasbrouck, J. (2007). Empirical Market Microstructure: The Institutions, Economics, and Econometrics of Securities Trading. Oxford University Press. ISBN: 978-0195301649
ชื่อเรียกอื่นARFIMA, FIGARCH, fractionally integrated models, fractional integrationmarket microstructure, high-frequency financial econometrics, tick data analysis, Yüksek Frekanslı Veri ve Piyasa Mikro Yapısı
ที่เกี่ยวข้อง45
สรุปLong-memory models are fractional-integration methods that capture genuine long memory through a hyperbolically decaying autocorrelation structure. ARFIMA, introduced by Granger and Joyeux (1980), models long memory in return series, while FIGARCH, introduced by Baillie, Bollerslev and Mikkelsen (1996), captures long memory in volatility series; the parameter d measures the degree of fractional integration.Market microstructure analysis studies how prices form from tick-level trade and quote data, examining order-book dynamics, the bid-ask spread, and price discovery. The modern econometric framework was set out by Hasbrouck (2007) and extended for high-frequency data by Aït-Sahalia and Jacod (2014).
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Long-Memory Models · Market Microstructure Analysis. สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/compare