Time-varying leverage effects
时变杠杆效应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：摘要直接研究收益与方差冲击的杠杆效应及含跳跃的随机波动率模型。
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时变杠杆效应
- 研究问题
- 收益冲击与方差冲击之间的杠杆效应如何随即期方差状态变化，收益跳跃、方差跳跃及共同跳跃又会如何影响其非参数估计？
- 方法与思路
- 作者在允许收益和方差跳跃的连续时间随机波动率模型中，将杠杆效应定义为即期方差的函数，研究其逐点估计的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称收敛率、极限偏差与方差取决于跳跃和共同跳跃概率及跳幅分布；实证发现杠杆效应随时间变化，高方差对应更负的数值。
- 阅读关注点
- 应核对杠杆函数的定义、观测频率和估计实现，以及如何区分连续冲击、单独跳跃与共同跳跃，并检查实证样本与不确定性。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断采样条件、跳跃识别方式或实证效应大小；方差与杠杆的状态关联本身不能证明因果机制。
原文摘要
Vast empirical evidence points to the existence of a negative correlation, named ”leverage effect”, between shocks to variance and shocks to returns. We provide a nonparametric theory of leverage estimation in the context of a continuous-time stochastic volatility model with jumps in returns, jumps in variance, or both. Leverage is defined as a flexible function of the state of the firm, as summarized by the spot variance level. We show that its point-wise functional estimates have asymptotic properties (in terms of rates of convergence, limiting biases, and limiting variances) which crucially depend on the likelihood of the individual jumps and co-jumps as well as on the features of the jump size distributions. Empirically, we find economically important time-variation in leverage with more negative values associated with higher variance levels.