Partially overlapping time series: a new model for volatility dynamics in commodity futures
部分重叠时间序列：商品期货波动动态的新模型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：摘要直接建模商品期货的 GARCH 波动动态，并考察储藏理论及 Samuelson 效应等定价机制。
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部分重叠时间序列：商品期货波动动态的新模型
- 研究问题
- 不同交割日期的商品期货合约同时交易时，如何联合利用各合约数据，刻画交割期限和储藏因素相关的波动动态？
- 方法与思路
- 作者提出部分重叠时间序列模型，联合建模全部交易合约，纳入距交割时间、可储藏性、季节性和 GARCH 效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称芝加哥期货交易所玉米应用揭示交割相关的显著低效率，并提供支持储藏理论和 Samuelson 效应的结果。
- 阅读关注点
- 应核对合约间依赖与重叠的处理方式、各类波动因素的区分，以及交割低效率和定价理论支持的判据。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，模型条件、估计细节与低效率度量未说明；玉米市场结果的外推范围无法判断。
原文摘要
Abstract In commodity futures markets, contracts with various delivery dates trade simultaneously. Applied researchers typically discard the majority of the data and form a single time series by choosing only one price observation per day. This strategy precludes a full understanding of these markets and can induce complicated nonlinear dynamics in the data. In this paper, I introduce the partially overlapping time series (POTS) model to model jointly all traded contracts. The POTS model incorporates time‐to‐delivery, storability, seasonality and GARCH effects. I apply the POTS model to corn futures at the Chicago Board of Trade and the results uncover substantial inefficiency associated with delivery on corn futures. The results also support two theories of commodity pricing: the theory of storage and the Samuelson effect. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.