CONDITIONS FOR THE PROPAGATION OF MEMORY PARAMETER FROM DURATIONS TO COUNTS AND REALIZED VOLATILITY
持续期记忆参数向计数与已实现波动率传递的条件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：摘要同时研究时间序列长记忆、持续期与事件计数，并明确涉及市场微观结构噪声下的已实现方差。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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持续期记忆参数向计数与已实现波动率传递的条件
- 研究问题
- 平稳持续期序列的记忆参数何时传递到事件计数过程，并进一步影响受市场微观结构噪声污染的已实现方差？
- 方法与思路
- 作者对有限方差、记忆参数介于零与二分之一的持续期给出充分条件，再分析持续期模型及含噪已实现方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称条件保证计数方差按相同记忆参数增长；满足相应矩条件的 ACD 与长记忆随机持续期模型分别产生短、长记忆。
- 阅读关注点
- 应核对记忆传递的完整充分条件、各持续期模型所需矩条件，以及微观结构噪声如何进入已实现方差结果。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；充分条件的细节及噪声模型未说明，不能把持续期与计数的记忆一致性视为无条件成立。
原文摘要
We establish sufficient conditions on durations that are stationary with finite variance and memory parameter $d \in [0,{\textstyle{1 \over 2}})$ to ensure that the corresponding counting process N ( t ) satisfies Var N ( t ) ~ Ct 2 d +1 ( C > 0) as t → ∞, with the same memory parameter $d \in [0,{\textstyle{1 \over 2}})$ that was assumed for the durations. Thus, these conditions ensure that the memory parameter in durations propagates to the same memory parameter in the counts. We then show that any autoregressive conditional duration ACD(1,1) model with a sufficient number of finite moments yields short memory in counts, whereas any long memory stochastic duration model with d > 0 and all finite moments yields long memory in counts, with the same d . Finally, we provide some results about the propagation of long memory to the empirically relevant case of realized variance estimates affected by market microstructure noise contamination.