High-frequency returns, jumps and the mixture of normals hypothesis
高频收益、跳跃与正态混合假说AI 解读 ↓
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高频收益、跳跃与正态混合假说
- 研究问题
- 资产价格存在跳跃与按已实现波动率标准化的收益近似正态，这两类经验发现是否矛盾，噪声在其中有何作用？
- 方法与思路
- 作者使用二十只活跃交易美国股票的高频收益，比较已实现方差、已实现核与双幂变差标准化后的分布特征。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，核标准化收益呈低峰度并拒绝标准正态，双幂变差标准化更符合正态，因此原有发现无需相互矛盾。
- 阅读关注点
- 应核对不同波动率度量处理噪声和跳跃的方式、正态性检验，以及标准化后分布结论如何支持价格模型纳入跳跃。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断检验设置、样本期间及稳健性；这些股票上的分布证据不能确定唯一的价格模型。
原文摘要
Previous empirical studies find both evidence of jumps in asset prices and that returns standardized by 'realized volatility' are approximately standard normal. These findings appear to be contradictory. Using a sample of high-frequency returns for 20 heavily traded US stocks, we show how microstructure noise distorts the standard deviation and kurtosis of returns normalized using realized variance. When returns are standardized using a recently developed realized kernel estimator, the resulting series is clearly platykurtotic and the standard normal distribution is soundly rejected. Moreover, daily returns standardized using realized bipower variation, an estimator for integrated variance that is robust to the presence of jumps, are more consistent with the standard normal distribution. These results suggest that there is no empirical contradiction: jumps should be included in stock price models.