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关注这篇论文的作者
Z. Merrick Li
Oliver Linton

积分波动率与瞬时波动率的稳健估计

研究问题
高频价格同时受到复杂微观结构噪声和随机观测时点影响时,如何稳健估计积分波动率与瞬时波动率?
方法与思路
作者用 ReMeDI 估计噪声矩并消除其影响,以预平均提取波动率,允许随机波动、跳跃及多种噪声特征。
材料陈述的贡献
摘要称,估计量在一般填充渐近框架下具有极限分布;模拟支持稳健性与计算效率,实证显示忽略噪声和随机时点会造成偏差。
阅读关注点
核对价格、噪声及观测时点的联合条件、预平均与调参规则,以及两类波动率估计的收敛速度和可行推断方式。
阅读边界
仅据所给出版社摘要,各类噪声特征所需的完整条件未说明;不能量化偏差、效率优势或断言任意噪声下均有效。

原文摘要

We introduce a new method to estimate the integrated volatility (IV) and the spot volatility (SV) based on noisy high-frequency data. Our method employs the ReMeDI approach introduced by Li and Linton (2022) to estimate the moments of microstructure noise and thereby eliminate their influence, and the pre-averaging method to target the volatility parameter. The method is robust: it can be applied when the efficient price exhibits stochastic volatility and jumps, the observation times are random, and the noise process is nonstationary, autocorrelated, asymptotically vanishing and dependent on the efficient price. We derive the limit distributions for the proposed estimators under the infill asymptotics in a general setting. Our extensive simulation studies demonstrate the robustness, accuracy and computational efficiency of our estimators compared to several alternative estimators recently proposed in the literature. Empirically, we show that neglecting the complexities of noise and the random observation times generates substantial biases in volatility estimation and may yield a different intraday volatility pattern.

笔记与分组
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