Data-based ranking of realised volatility estimators
基于数据比较已实现波动率估计量的精度AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究价格二次变差与已实现波动率估计量，并使用股票高频数据。
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基于数据比较已实现波动率估计量的精度
- 研究问题
- 价格过程的二次变差不可直接观测时，如何仅利用数据比较不同估计量的相对精度，并允许它们采用不同采样方案？
- 方法与思路
- 作者给出相对精度可被一致估计的条件，将预测评价检验改用于估计量比较，并以 IBM 高频数据展示方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法无需对微观结构噪声作特定假设，且能比较既有方法难以处理的估计量，例如使用不同采样方案者。
- 阅读关注点
- 应核对相对精度的损失定义、时间维度趋于无穷的条件、检验统计量，以及不同采样方案之间如何保持可比性。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断一致估计所需条件或实证比较结果；不指定噪声形式并不意味着完全无需其他限制。
原文摘要
This paper presents new methods for comparing the accuracy of estimators of the quadratic variation of a price process. I provide conditions under which the relative accuracy of competing estimators can be consistently estimated (as T-->[infinity]), and show that forecast evaluation tests may be adapted to the problem of ranking these estimators. The proposed methods avoid making specific assumptions about microstructure noise, and facilitate comparisons of estimators that would be difficult using methods from the extant literature, such as those based on different sampling schemes. An application to high frequency IBM data between 1996 and 2007 illustrates the new methods.