本文關(guān)鍵詞：基于TrTS取樣的股票收益率RV測(cè)度的改進(jìn)

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【摘要】：由于噪聲的存在使得高頻數(shù)據(jù)的分析過(guò)程存在著諸多困難,本文探討了高頻數(shù)據(jù)情況下的金融資產(chǎn)收益率已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的估計(jì)問(wèn)題。在離散化的跳躍模型基礎(chǔ)上,通過(guò)混合泊松分布而非傳統(tǒng)的連續(xù)擴(kuò)散模型來(lái)描述價(jià)格過(guò)程,并進(jìn)一步提出了不同于以往文獻(xiàn)研究的噪聲假設(shè),即在獨(dú)立同分布的噪聲假設(shè)基礎(chǔ)上放松約束條件,保持噪聲的獨(dú)立性,但是允許噪聲強(qiáng)度隨時(shí)間變化,以此改善了傳統(tǒng)的固定時(shí)間間隔取樣模式。為了進(jìn)一步改善估計(jì)效果,我們結(jié)合了TrTS(Transaction Time Sampling)以及一階偏誤修正的RV(realized variance)估計(jì)方式RVAC(1)(first-order AutoCorrelation to RV)。對(duì)來(lái)自兩個(gè)交易所不同板塊股票的價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行的實(shí)證研究結(jié)果表明,本文的估計(jì)方式雖然對(duì)于個(gè)別股票價(jià)格數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生與實(shí)際背離潛在真實(shí)價(jià)格參數(shù),但整體上對(duì)于已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的估計(jì)效果是比較穩(wěn)健的。
【作者單位】： 中國(guó)人民大學(xué)信息學(xué)院;上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 金融高頻數(shù)據(jù) 金融資產(chǎn)收益率波動(dòng)性 市場(chǎng)微觀噪聲 混合泊松分布
【基金】：中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究基金項(xiàng)目(10XNI029) 北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(4132067) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71271211)
【分類(lèi)號(hào)】：F832.51
【正文快照】： 1引言隨著金融市場(chǎng)的快速發(fā)展以及更多復(fù)雜金融工具的誕生,對(duì)于金融時(shí)間序列所蘊(yùn)含的波動(dòng)性有一個(gè)理論與實(shí)踐上的深刻認(rèn)識(shí)變得越來(lái)越重要。許多波動(dòng)性相關(guān)模型被提出來(lái),比如最初的GARCH模型(Generalized Autoregressive Conditional Het-erosk-edasticity),后來(lái)逐漸發(fā)展起來(lái)的

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8 明U，

本文編號(hào)：766950