Forecasting duration in high-frequency financial data using a self-exciting flexible residual point process
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摘要
本文提出自激励（self‑exciting）且带灵活残差的点过程，用于预测限价单簿（LOB）中超高频的价差变动间隔（duration），模型在保留自激与指数衰减结构的同时，通过可选残差分布（Gamma、广义Gamma、Burr）嵌入经验分布特征，从而显著改善了分布拟合度与（在Burr情形下）点预测精度；该模型还被构造成一般态空间Markov链并证明在适当条件下为正Harris可返且存在唯一平稳分布，为实证滚动窗口预测提供了理论与方法支持 [page::0][page::5][page::16]。
