Measuring volatility with the realized range
利用已实现极差测量波动率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：摘要直接使用日内价格信息测量金融波动率，并处理市场微观结构摩擦。
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代码、数据与补充材料
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利用已实现极差测量波动率
- 研究问题
- 将日内区间的最高价与最低价信息用于日波动率测量，能否改善已实现方差在微观结构摩擦下的表现？
- 方法与思路
- 作者以日内高低价极差构造已实现极差，并利用日极差的平均水平进行缩放，以修正微观结构摩擦偏差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在所考察的不交易与买卖价跳动情形中，该方法均方误差较低，指数期货和股票应用支持其潜力。
- 阅读关注点
- 应核对极差估计量的准确构造、缩放修正条件，以及采样频率、摩擦设定和比较方法对结果的影响。
- 阅读边界
- 仅据所给作者／机构库版本摘要，未核对刊本变化；较低均方误差限于摘要所述实验，不能外推至所有市场与噪声机制。
原文摘要
Realized variance, being the summation of squared intra-day returns, has quickly gained popularity as a measure of daily volatility. Following Parkinson (1980) we replace each squared intra-day return by the high-low range for that period to create a novel and more efficient estimator called the realized range. In addition we suggest a bias-correction procedure to account for the effects of microstructure frictions based upon scaling the realized range with the average level of the daily range. Simulation experiments demonstrate that for plausible levels of non-trading and bid-ask bounce the realized range has a lower mean squared error than the realized variance, including variants thereof that are robust to microstructure noise. Empirical analysis of the S&P500 index-futures and the S&P100 constituents confirm the potential of the realized range.