Nonparametric estimation of structural models for high-frequency currency market data
高频外汇市场数据结构模型的非参数估计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：摘要明确估计均衡货币结构模型，并以随机波动等外汇市场非线性为研究动机。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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高频外汇市场数据结构模型的非参数估计
- 研究问题
- 带有时间不可分偏好与交易成本的均衡货币模型，能否解释外汇数据的非线性？如何通过观测数据的条件密度信息估计结构模型？
- 方法与思路
- 作者用参数化期望法模拟模型路径，在 GMM 准则下匹配观测数据条件密度非参数估计的得分函数，并应用于 1975—1990 年美德周度外汇数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出基于条件密度得分匹配的结构模型估计方法，并考察均衡货币模型对外汇非线性的解释能力；未报告模型解释程度的具体结果。
- 阅读关注点
- 应核对条件密度与得分的估计方式、模拟误差和矩条件构造，以及偏好和交易成本的识别来源，并区分题名的高频表述与周度应用。
- 阅读边界
- 仅依据 OpenAlex 所列摘要，无法判断模型是否充分解释非正态和随机波动；摘要所述应用为周度数据，不能据题名推断存在日内实证或刊本变化。
原文摘要
Empirical modeling of high-frequency currency market data reveals substantial evidence for nonnormality, stochastic volatility, and other nonlinearities. This paper investigates whether an equilibrium monetary model can account for nonlinearities in weekly data. The model incorporates time-nonseparable preferences and a transaction cost technology. Simulated sample paths are generated using Marcet's parameterized expectations procedure. The paper also develops a new method for estimation of structural economic models. The method forces the model to match (under a GMM criterion) the score function of a nonparametric estimate of the conditional density of observed data. The estimation uses weekly U.S.-German currency market data, 1975–90.