A Realized Stochastic Volatility Model With Box–Cox Transformation
采用 Box–Cox 变换的已实现随机波动率模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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采用 Box–Cox 变换的已实现随机波动率模型
- 研究问题
- 联合建模已实现波动率与收益时，能否通过更灵活的变换改善模型设定，并考察误用对数变换对参数估计、偏度与峰度的影响？
- 方法与思路
- 作者将已实现波动率常用的对数变换推广为 Box–Cox 参数变换族，提出两步最大似然估计，并通过模拟及多个股指的波动率与日收益应用考察模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两步估计量在模拟中表现良好；误设为对数变换可能造成参数估计不准及部分过度偏度、峰度，股指应用用于展示模型。
- 阅读关注点
- 核对变换参数如何识别、已实现波动率与收益如何联合建模，以及两步估计的误差处理；关注模拟设定和股指应用中的模型比较依据。
- 阅读边界
- 摘要未提供具体样本、参数结果、比较指标或预测表现；关于对数变换误设的发现来自所述模拟，不能据此断言对数模型普遍不适用。
原文摘要
This article presents a new class of realized stochastic volatility model based on realized volatilities and returns jointly. We generalize the traditionally used logarithm transformation of realized volatility to the Box–Cox transformation, a more flexible parametric family of transformations. A two-step maximum likelihood estimation procedure is introduced to estimate this model on the basis of Koopman and Scharth (Citation2013). Simulation results show that the two-step estimator performs well, and the misspecified log transformation may lead to inaccurate parameter estimation and certain excessive skewness and kurtosis. Finally, an empirical investigation on realized volatility measures and daily returns is carried out for several stock indices.