A theoretical comparison between integrated and realized volatility
积分波动率与已实现波动率的理论比较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：摘要直接研究积分与已实现波动率的测量误差，并讨论五分钟收益这一高频观测频率，支持波动率与高频计量分类。
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积分波动率与已实现波动率的理论比较
- 研究问题
- 在观测频率固定时，已实现波动率测量积分波动率有多精确，测量误差如何关联真实波动率及收益信息？
- 方法与思路
- 作者先在一般扩散模型下刻画两种波动率之差，再在特征函数随机波动率模型中计算误差矩、相关性并考察杠杆效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，结合既有实证结果，即使使用五分钟收益，测量噪声仍相当可观；所提出的信息提取方法中杠杆效应实际影响有限。
- 阅读关注点
- 应核对一般扩散下的误差表达式、模型参数与经验校准来源，以及噪声相对大小和杠杆效应结论的适用范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断具体参数条件、误差数值或市场微观结构噪声的处理，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
Abstract In this paper we provide both qualitative and quantitative measures of the precision of measuring integrated volatility by realized volatility for a fixed frequency of observation. We start by characterizing for a general diffusion the difference between realized and integrated volatility for a given frequency of observation. Then we compute the mean and variance of this noise and the correlation between the noise and the integrated volatility in the Eigenfunction Stochastic Volatility model of Meddahi ( 2001a ). This model has as special cases log‐normal, affine and GARCH diffusion models. Using previous empirical results, we show that the noise is substantial compared with the unconditional mean and variance of integrated volatility, even if one employs five‐minute returns. We also propose a simple approach to capture the information about integrated volatility contained in the returns through the leverage effect. We show that in practice, the leverage effect does not matter. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.