本文選題：噪聲　切入點(diǎn)：跳躍　出處：《金融研究》2012年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：高頻數(shù)據(jù)中的噪聲和價(jià)格跳躍使得波動(dòng)的估計(jì)缺乏一致性,本文提出用門限預(yù)平均實(shí)現(xiàn)波動(dòng)的方法估計(jì)同時(shí)存在市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)噪聲和價(jià)格跳躍時(shí)高頻價(jià)格波動(dòng),該方法是資產(chǎn)價(jià)格實(shí)際波動(dòng)的一致估計(jì),并有最優(yōu)的收斂速度。模擬發(fā)現(xiàn),門限預(yù)平均實(shí)現(xiàn)波動(dòng)和常用的高頻波動(dòng)估計(jì)方法相比,有更小的均方誤差。中國(guó)證券市場(chǎng)的實(shí)證分析表明,門限預(yù)平均實(shí)現(xiàn)波動(dòng)能減少波動(dòng)預(yù)測(cè)誤差,得到更為精確的風(fēng)險(xiǎn)管理價(jià)值。
[Abstract]:The noise and price jump in high-frequency data make the estimation of volatility lack consistency. In this paper, a threshold pre-average method is proposed to estimate the high frequency price fluctuation in the presence of market microstructural noise and price jump at the same time. This method is the consistent estimation of the actual fluctuation of asset price, and has the optimal convergence rate. The simulation results show that the threshold pre-average method is compared with the conventional high-frequency volatility estimation method. The empirical analysis of Chinese stock market shows that the threshold pre-average volatility can reduce the volatility prediction error and obtain more accurate risk management value.
【作者單位】： 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;北京大學(xué)光華管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“中國(guó)股市高頻數(shù)據(jù)的金融風(fēng)險(xiǎn)度量與管理研究”(10XTJ0001) 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)科研基金資助項(xiàng)目“金融微觀結(jié)構(gòu)與高頻價(jià)格變動(dòng)”(09XG086)的資助
【分類號(hào)】：F224;F832.51

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1618238