Is Brownian motion necessary to model high-frequency data?
高频数据建模是否需要布朗运动？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：摘要直接检验高频半鞅的连续成分，并以高频个股数据进行应用。
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高频数据建模是否需要布朗运动？
- 研究问题
- 对于高频采样的半鞅，如何检验是否存在连续成分，从而判断个股数据建模是否需要在跳跃之外加入连续部分？
- 方法与思路
- 作者提出两个检验，分别以连续成分存在和不存在为原假设；后一情形对应纯跳跃驱动模型，并应用于个股数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供了针对连续成分的两种互补检验，高频个股应用中两种检验均指向需要包含连续成分的模型。
- 阅读关注点
- 应核对连续成分的精确定义、两个检验各自的条件与临界值，以及不同跳跃活动程度和观测噪声对判断的影响。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未给检验构造、样本细节或数值结果，个股结论不能推广到所有过程。
原文摘要
This paper considers the problem of testing for the presence of a continuous part in a semimartingale sampled at high frequency. We provide two tests, one where the null hypothesis is that a continuous component is present, the other where the continuous component is absent, and the model is then driven by a pure jump process. When applied to high-frequency individual stock data, both tests point toward the need to include a continuous component in the model.