Econometrics of co-jumps in high-frequency data with noise
含噪声高频数据中共同跳跃的计量分析AI 解读 ↓
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含噪声高频数据中共同跳跃的计量分析
- 研究问题
- 在多变量高频观测不同步且受市场微观结构噪声影响时，如何估计二次协变差、分离共同跳跃并检验共同跳跃的存在？
- 方法与思路
- 作者采用局部自适应谱方法估计完整二次协变差，以阈值区分跳跃与连续部分，推导截断积分协波动率估计的可行极限定理。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称构造收敛速度最优的估计量，支持存在跳跃时的渐近有效波动率估计，并提出共同跳跃检验及期货逐笔数据应用。
- 阅读关注点
- 应核对不同步观测和噪声的允许结构、谱方法权重与阈值选择，以及共同跳跃检验对跳跃活动程度的要求。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定最优性和效率所依赖的条件、检验误差或实证共同跳跃结果；具体数值表现未说明。
原文摘要
We establish estimation methods to determine co-jumps in multivariate high-frequency data with non-synchronous observations and market microstructure. A rate-optimal estimator of the entire quadratic covariation of an Itô-semimartingale is constructed by a locally adaptive spectral approach. Thresholding allows to disentangle the co-jump from the continuous part. We derive a feasible limit theorem for a truncated estimator of integrated covolatility which facilitates asymptotically efficient (co-)volatility estimation in the presence of jumps. A test for common jumps is presented. Simulations and an empirical application to intra-day tick-data from EUREX futures demonstrate the practical value of the approach.