A ReMeDI for Microstructure Noise
ReMeDI：微观结构噪声的分离增量已实现矩方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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ReMeDI：微观结构噪声的分离增量已实现矩方法
- 研究问题
- 当高频资产价格中的微观结构噪声可能序列相关、内生且非平稳时，如何估计其各阶矩、刻画依赖并构造置信区间？
- 方法与思路
- 作者提出基于分离增量已实现矩的 ReMeDI 方法，构造噪声矩的一致估计量，并在加密渐近框架下研究极限分布和置信区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法可估计微观结构噪声的任意阶矩，模拟和实证显示其能有效衡量噪声规模与序列依赖，并对多种设定表现稳健。
- 阅读关注点
- 应核对价格与噪声过程的具体条件、各阶矩存在性、增量构造方式，以及序列相关和非平稳性如何进入渐近方差。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；摘要未列出矩条件、采样设计及稳健性数值，不能将所述表现解释为所有高频场景下有效或推断刊本变化。
原文摘要
We introduce the Realized moMents of Disjoint Increments (ReMeDI) paradigm to measure microstructure noise (the deviation of the observed asset prices from the fundamental values caused by market imperfections). We propose consistent estimators of arbitrary moments of the microstructure noise process based on high‐frequency data, where the noise process could be serially dependent, endogenous, and nonstationary. We characterize the limit distributions of the proposed estimators and construct confidence intervals under infill asymptotics. Our simulation and empirical studies show that the ReMeDI approach is very effective to measure the scale and the serial dependence of microstructure noise. Moreover, the estimators are quite robust to model specifications, sample sizes, and data frequencies.