Reprint of: Nonparametric estimation for high-frequency data incorporating trading information
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究高频价格的市场微观结构噪声，并构造积分波动率估计量。
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重印：融合交易信息的高频数据非参数估计
- 研究问题
- 市场微观结构噪声部分由交易信息的未知函数解释且仍含残余噪声时，如何非参数估计可解释部分，并改善积分波动率估计？
- 方法与思路
- 作者允许交易信息依赖和有效价格无限变差跳跃，估计噪声的可解释成分并将其移除，再使用两步 Laplace 方法估计积分波动率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，噪声估计量具有收敛与渐近正态性质；模拟展示对函数形式误设的稳健性，高频应用报告相对常用参数方法的表现优势。
- 阅读关注点
- 应核对交易信息和残余噪声的条件、非参数估计与跳跃处理，以及第一步误差如何进入积分波动率估计的推断和有限样本比较。
- 阅读边界
- 仅据所给重印条目的出版社摘要，无法确认其与原文的具体差异；噪声条件、收敛速率及实证优势数值均未说明，不宜补推。
原文摘要
We propose nonparametric estimators for the explicative part of the noise in a model where the market microstructure noise is an unknown function of the trading information while allowing for the presence of an additional residual noise component. Our method allows for dependence in the observable trading information and accommodates the presence of infinite variation jumps in the efficient price process. We establish the convergence and asymptotic normality of the proposed estimators. We also propose a two-step Laplace estimator of integrated volatility where we replace the observed price with the estimated price by removing the explicative part of the market microstructure noise. The finite sample properties of both the nonparametric estimators and the two-step Laplace estimator are examined through Monte Carlo simulations. We find that our method is robust to misspecification of the unknown functional form given finite sample size. Furthermore, an empirical application using high-frequency data demonstrates that our method outperforms commonly employed parametric methods.