快时段、慢时段：金融时间序列数据的时刻尺度分离
投资组合管理
2026-01-19 v1 计算金融
风险管理
统计金融
交易与市场微观结构
摘要
金融时间序列呈现多尺度行为，涉及多个不同时刻尺度过程之间的相互作用。本文引入一种方法，通过方差和尾部平稳性准则对这些过程进行分离，表述为广义特征值问题。该方法允许识别资产收益和价格中的慢成分和快成分，适用于参数漂移、均值回归和尾部风险管理。使用货币、股票 ETF 和国债收益率的实证案例说明了该方法的实用价值。
引用
@article{arxiv.2601.11201,
title = {Fast Times, Slow Times: Timescale Separation in Financial Timeseries Data},
author = {Jan Rosenzweig},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.11201},
year = {2026}
}