ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

Mô hình bộ nhớ dài (ARFIMA, FIGARCH)×Dữ liệu tần suất cao và phân tích cấu trúc vi mô thị trường×
Lĩnh vựcTài chínhTài chính
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời19802007
Người khởi xướngGranger & Joyeux (ARFIMA); Baillie, Bollerslev & Mikkelsen (FIGARCH)Hasbrouck (2007); Aït-Sahalia & Jacod (2014)
LoạiFractionally integrated time series modelMarket microstructure / high-frequency econometrics
Công trình gốcGranger, 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
Tên gọi khácARFIMA, FIGARCH, fractionally integrated models, fractional integrationmarket microstructure, high-frequency financial econometrics, tick data analysis, Yüksek Frekanslı Veri ve Piyasa Mikro Yapısı
Liên quan45
Tóm tắtLong-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).
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: Long-Memory Models · Market Microstructure Analysis. Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/compare