Model-free approaches to discern non-stationary microstructure noise and time-varying liquidity in high-frequency data
识别高频数据中非平稳微观结构噪声与时变流动性的无模型方法AI 解读 ↓
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识别高频数据中非平稳微观结构噪声与时变流动性的无模型方法
- 研究问题
- 高频金融数据中的微观结构噪声是否平稳，非平稳性会怎样影响波动率估计，又能否用检验统计量衡量总体流动性风险？
- 方法与思路
- 作者在隐藏Itô半鞅框架下，利用边缘效应、局部估计的信息聚合及高频渐近近似构造三种互补检验，并推导其渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验可保守控制第一类错误并具有渐近最优功效，也可衡量总体流动性风险；应用提示纽约证券交易所噪声非平稳较普遍。
- 阅读关注点
- 应核对平稳性原假设、不同备择下的分布及最优功效判据，以及检验统计量与流动性风险指标之间的关系和实证采样设置。
- 阅读边界
- 仅据RePEc所载出版社摘要，最优性的比较范围与条件未说明，实证比例也未提供；无模型题名不意味着无需半鞅或其他正则限制。
原文摘要
In this paper, we provide non-parametric statistical tools to test stationarity of microstructure noise in general hidden Itô semimartingales, and discuss how to measure liquidity risk using high-frequency financial data. In particular, we investigate the impact of non-stationary microstructure noise on some volatility estimators, and design three complementary tests by exploiting edge effects, information aggregation of local estimates and high-frequency asymptotic approximation. The asymptotic distributions of these tests are available under both stationary and non-stationary assumptions, thereby enable us to conservatively control type-I errors and meanwhile ensure the proposed tests enjoy the asymptotically optimal statistical power. Besides, it also enables us to empirically measure aggregate liquidity risks by these test statistics. As byproducts, functional dependence and endogenous microstructure noise are briefly discussed. Simulation with a realistic configuration corroborates our theoretical results, and our empirical study indicates the prevalence of non-stationary microstructure noise in New York Stock Exchange.