KERNEL ESTIMATION OF SPOT VOLATILITY WITH MICROSTRUCTURE NOISE USING PRE-AVERAGING
利用预平均进行含微观结构噪声的即时波动率核估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用预平均进行含微观结构噪声的即时波动率核估计
- 研究问题
- 如何在超高频观测含微观结构噪声时估计即时波动率，并选择核函数与带宽以改善渐近方差和有限样本表现？
- 方法与思路
- 作者先研究 Itô 半鞅的双侧核估计，再结合预平均处理噪声，推导中心极限定理并开发最优带宽的可行实现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称一般双侧核估计具有最优收敛率，预平均核估计在双侧指数核下渐近方差最小，模拟支持新方法的表现。
- 阅读关注点
- 应核对价格过程与噪声条件、预平均窗口和带宽的联动、核函数优化范围，以及可行方差估计和模拟中的比较基准。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要版本，无法确定噪声结构、最优性的限制条件或模拟差距，不能据此推广为所有高频数据均更优。
原文摘要
We revisit the problem of estimating the spot volatility of an Itô semimartingale using a kernel estimator. A central limit theorem (CLT) with an optimal convergence rate is established for a general two-sided kernel. A new pre-averaging/kernel estimator for spot volatility is also introduced to handle the microstructure noise of ultra high-frequency observations. A CLT for the estimation error of the new estimator is obtained, and the optimal selection of the bandwidth and kernel function is subsequently studied. It is shown that the pre-averaging/kernel estimator’s asymptotic variance is minimal for two-sided exponential kernels, hence justifying the need of working with kernels of unbounded support. Feasible implementation of the proposed estimators with optimal bandwidth is developed as well. Monte Carlo experiments confirm the superior performance of the new method.