Inference on the intraday spot volatility from high-frequency order prices with irregular microstructure noise
不规则微观结构噪声下基于高频订单价格的日内瞬时波动率推断AI 解读 ↓
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不规则微观结构噪声下基于高频订单价格的日内瞬时波动率推断
- 研究问题
- 高频限价订单价格受到单侧微观结构噪声影响时，如何估计含跳跃与随机波动过程的瞬时波动率并进行推断？
- 方法与思路
- 作者在随机边界模型中使用局部次序统计量构造显式估计量，以广义反正弦律展开尾概率，并用数值算法进行偏差修正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，作者建立估计量的一致性与稳定中心极限定理，开发偏差修正算法，并通过蒙特卡洛模拟展示有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对单侧噪声、跳跃及波动过程的允许范围，局部窗口选择、偏差修正计算，以及稳定极限分布如何用于置信区间。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审及期刊接收未核实。摘要未给出噪声条件、收敛速率和模拟数值，不能判断实际数据适用性。
原文摘要
We consider estimation of the spot volatility in a stochastic boundary model with one-sided microstructure noise for high-frequency limit order prices. Based on discrete, noisy observations of an Itô semimartingale with jumps and general stochastic volatility, we present a simple and explicit estimator using local order statistics. We establish consistency and stable central limit theorems as asymptotic properties. The asymptotic analysis builds upon an expansion of tail probabilities for the order statistics based on a generalized arcsine law. In order to use the involved distribution of local order statistics for a bias correction, an efficient numerical algorithm is developed. We demonstrate the finite-sample performance of the estimation in a Monte Carlo simulation.