Illiquidity at Risk
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以高频金融数据测度非流动性，并预测极端流动性枯竭与系统性压力。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
非流动性风险值
- 研究问题
- 如何衡量并预测市场流动性极端枯竭的程度，价格跳跃成分能否改善尾部概率覆盖，并揭示指数与个股流动性压力的关联？
- 方法与思路
- 作者基于高频数据构造已实现 Amihud 非流动性指标，提出 IlliQaR，并比较包含跳跃成分的线性与非线性计量预测模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在标普五百指数和二十五只美国大型股票中，纳入跳跃改善非流动性预测；个股超限常聚集于指数流动性压力时期。
- 阅读关注点
- 应核对跳跃与连续成分的分解、尾部预测和覆盖检验、预测评估设计，以及指数领先信号的时间顺序和跨股票稳定性。
- 阅读边界
- 来源为 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未说明样本期及改善幅度，超限聚集与领先关联不能直接解释为因果传染。
原文摘要
Market efficiency relies fundamentally on stable liquidity. Consequently, forecasting liquidity dynamics is a priority for both investors and regulators. We introduce a new tail-risk metric, Illiquidity-at-Risk (IlliQaR), designed to quantify the magnitude of extreme liquidity dry-ups. Relying upon the realized Amihud (a precise illiquidity measurement derived from high-frequency data as the ratio of realized volatility to trading volume) we assess the predictive power of various linear and non-linear econometric models, with a specific focus on the impact of discontinuous jump components. Accounting for these jumps is essential for achieving accurate probability coverage and better IlliQaR predictions during periods of systemic stress, where standard continuous models systematically underestimate the severity of liquidity evaporation. Our empirical analysis, encompassing the S&P 500 index and a cross-section of 25 large U.S. equities, demonstrates that incorporating jumps significantly improves forecasts of illiquidity. Our results suggest that individual stock IlliQaR violations often cluster during periods of S&P 500 liquidity stress. This indicates that Illiquidity at Risk is not just a localized concern but a systemic one, where the main index acts as a leading indicator for extreme dry-ups in individual stock liquidity.