Realized range-based estimation of integrated variance
基于已实现极差的积分方差估计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：摘要研究积分方差的高频极差估计，并应用交易报价数据，直接涉及波动率与高频计量。
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基于已实现极差的积分方差估计
- 研究问题
- 能否用区间高低价极差替代平方收益来估计连续半鞅的积分方差，并修正离散观测与非交易造成的极差低估？
- 方法与思路
- 作者构造归一化平方极差的累加统计量，推导一致性与混合高斯极限，再修正离散观测偏差，并用交易报价数据进行比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称完整路径下该统计量的精度为已实现方差的五倍；离散观测修正后仍一致且具有混合正态极限，效率取决于极差所用观测数。
- 阅读关注点
- 核对连续半鞅和弱条件的具体含义、五倍精度的衡量方式、离散极差偏差修正，以及非交易处理与实际数据比较的适用范围。
- 阅读边界
- 这是所给 arXiv 预印本摘要，不能据此声称已同行评审或获期刊接收，也不能推断刊本变化；摘要未给出具体条件及实证改善数值。
原文摘要
We provide a set of probabilistic laws for estimating the quadratic variation of continuous semimartingales with realized range-based variance -- a statistic that replaces every squared return of realized variance with a normalized squared range. If the entire sample path of the process is available, and under a set of weak conditions, our statistic is consistent and has a mixed Gaussian limit, whose precision is five times greater than that of realized variance. In practice, of course, inference is drawn from discrete data and true ranges are unobserved, leading to downward bias. We solve this problem to get a consistent, mixed normal estimator, irrespective of non-trading effects. This estimator has varying degrees of efficiency over realized variance, depending on how many observations that are used to construct the high-low. The methodology is applied to TAQ data and compared with realized variance. Our findings suggest that the empirical path of quadratic variation is also estimated better with the realized range-based variance.