检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西南财经大学统计学院,四川成都610071 [2]北京大学光华管理学院,北京00871
出 处:《金融研究》2012年第4期124-139,共16页Journal of Financial Research
基 金:国家社会科学基金项目"中国股市高频数据的金融风险度量与管理研究"(10XTJ0001);西南财经大学科研基金资助项目"金融微观结构与高频价格变动"(09XG086)的资助
摘 要:高频数据中的噪声和价格跳跃使得波动的估计缺乏一致性,本文提出用门限预平均实现波动的方法估计同时存在市场微观结构噪声和价格跳跃时高频价格波动,该方法是资产价格实际波动的一致估计,并有最优的收敛速度。模拟发现,门限预平均实现波动和常用的高频波动估计方法相比,有更小的均方误差。中国证券市场的实证分析表明,门限预平均实现波动能减少波动预测误差,得到更为精确的风险管理价值。This paper provides both theoretical and empirical results of threshold pre-averaging realized volatility which is the consistent estimator of the integrated price volatility. Simulations with the constant and stochastic volatility show that TPRV also has superior robustness properties in finite samples. In the empirical application, threshold pre-averaging realized volatility has smaller HMSE in forecasting than the BPV estimator and more precise Value at Risk.
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.222