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A blocking and regularization approach to high‐dimensional realized covariance estimation

Nikolaus Hautsch · Lada M. Kyj · Roel C. A. Oomen刊期 2012-06 · 卷 27（4）Journal of Applied Econometrics已编入正刊

高维已实现协方差估计的分块与正则化方法AI 解读

SUMMARY We introduce a blocking and regularization approach to estimate high‐dimensional covariances using high‐frequency data. Assets are first grouped according to liquidity. Using the multivariate realized kernel estimator of Barndorff‐Nielsen et al. (2010), the covariance matrix is estimated block‐wise and then regularized. The performance of the resulting blocking and regularization (‘RnB’) estimator is analyzed in an extensive simulation study mimicking the liquidity…

金融 · 波动率正则化与变量选择核、筛与局部多项式
被引 131 次 ↗OpenAlex · 核验
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