Is there a risk–return trade‐off? Evidence from high‐frequency data
风险与收益是否存在权衡？来自高频数据的证据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：摘要直接研究市场风险—收益关系，并以波动率估计和日内高频数据开展分析。
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风险与收益是否存在权衡？来自高频数据的证据
- 研究问题
- 利用日内高频信息及不同波动率指标，能否在股票市场指数的日度条件平均收益与条件波动率之间发现稳定关联？
- 方法与思路
- 作者使用已实现、GARCH、隐含和区间波动率估计，比较多个指数与样本期，并加入宏观控制变量和滚动回归分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称发现正且显著的日度风险—收益关系，并在不同波动率设定、收益度量、样本期及宏观控制下保持稳健。
- 阅读关注点
- 应核对条件均值与波动率的模型设定、日内数据处理、样本区间及显著性计算，并检查滚动分析和稳健性检验的范围。
- 阅读边界
- 仅据Crossref摘要版本，不推断刊本变化。摘要未提供具体样本及效应大小，正向统计关联不能据此解释为风险对收益的因果效应。
原文摘要
Abstract This paper examines the intertemporal relation between risk and return for the aggregate stock market using high‐frequency data. We use daily realized, GARCH, implied, and range‐based volatility estimators to determine the existence and significance of a risk–return trade‐off for several stock market indices. We find a positive and statistically significant relation between the conditional mean and conditional volatility of market returns at the daily level. This result is robust to alternative specifications of the volatility process, across different measures of market return and sample periods, and after controlling for macro‐economic variables associated with business cycle fluctuations. We also analyze the risk–return relationship over time using rolling regressions, and find that the strong positive relation persists throughout our sample period. The market risk measures adopted in the paper add power to the analysis by incorporating valuable information, either by taking advantage of high‐frequency intraday data (in the case of realized, GARCH, and range volatility) or by utilizing the market's expectation of future volatility (in the case of implied volatility index). Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.