On the jump activity index for semimartingales
半鞅的跳跃活动指数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：摘要以资产价格半鞅的跳跃活动和价格增量为估计对象，直接对应金融高频计量中的跳跃分析，而非尾部风险测度。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
半鞅的跳跃活动指数
- 研究问题
- 在资产价格同时具有连续与跳跃成分时，如何利用大小不同的价格增量估计跳跃活动程度，缓解有效样本过少的问题？
- 方法与思路
- 作者考察对既有跳跃活动指数估计量的改进，将小增量与大增量共同纳入信息利用，并通过模拟及真实示例评估。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，利用所有增量可改善既有方法仅依赖大增量的问题，改进得到模拟支持，并提供一个实际应用示例。
- 阅读关注点
- 应核对大小增量的组合方式、连续成分如何影响估计，以及改进针对的误差指标、观测频率和过程条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确认新方法的具体渐近性质与改进幅度；既有估计量的一致性不能自动归于所提改进。
原文摘要
Empirical evidence of asset price discontinuities or “jumps” in financial markets has been well documented in the literature. Recently, Aït-Sahalia and Jacod (2009b) defined a general “jump activity index” to describe the degree of jump activities for asset price semimartingales, and provided a consistent estimator when the underlying process contains both a continuous and a jump component. However, only large increments were used in their estimator so that the effective sample size is very small even for large sample sizes. In this paper, we explore ways to improve the Aït-Sahalia and Jacod estimator by making use of all increments, large and small. The improvement is verified through simulations. A real example is also given.