Realized volatility forecasting and market microstructure noise
已实现波动率预测与市场微观结构噪声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：摘要研究高频收益微观结构噪声对已实现波动率预测的影响。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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已实现波动率预测与市场微观结构噪声
- 研究问题
- 市场微观结构噪声会怎样影响基于已实现波动率的预测，采样频率及不同抗噪波动率度量又如何改变预测表现？
- 方法与思路
- 作者利用随机波动率模型的特征函数表示及估计量的统一二次型表示，扩展预测分析并比较多种抗噪波动率度量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，噪声可能明显损害预测精度，而平均稀疏采样已实现波动率所得的简单线性预测通常可比最佳抗噪替代方法。
- 阅读关注点
- 应核对随机波动率与噪声的设定、采样频率和平均规则，以及简单平均估计量与其他抗噪度量相当的比较范围。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断预测误差差距与具体参数范围；所述相当表现不构成对所有模型和数据的保证。
原文摘要
We extend the analytical results for reduced form realized volatility based forecasting in ABM (2004) to allow for market microstructure frictions in the observed high-frequency returns. Our results build on the eigenfunction representation of the general stochastic volatility class of models developed byMeddahi (2001). In addition to traditional realized volatility measures and the role of the underlying sampling frequencies, we also explore the forecasting performance of several alternative volatility measures designed to mitigate the impact of the microstructure noise. Our analysis is facilitated by a simple unified quadratic form representation for all these estimators. Our results suggest that the detrimental impact of the noise on forecast accuracy can be substantial. Moreover, the linear forecasts based on a simple-to-implement 'average' (or 'subsampled') estimator obtained by averaging standard sparsely sampled realized volatility measures generally perform on par with the best alternative robust measures.