Efficient estimation of integrated volatility in presence of infinite variation jumps
存在无限变差跳跃时积分波动率的有效估计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：摘要明确研究高频离散观测下的积分波动率估计，并处理无限变差跳跃，直接对应波动率与高频计量。
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存在无限变差跳跃时积分波动率的有效估计
- 研究问题
- 在固定时间区间内越来越密集地观测含无限变差跳跃的 Itô 半鞅时，如何有效估计积分波动率并进行可实施推断？
- 方法与思路
- 作者先以缩短区块内增量的经验特征函数估计局部波动率并汇总，再利用不同特征函数参数估计和消除跳跃偏差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，对所述局部稳定 Lévy 型跳跃，两步去偏估计达到最优收敛速度和方差，并具有可实施的中心极限定理。
- 阅读关注点
- 应核对局部稳定跳跃的具体限制、区块长度与特征函数参数的选择，以及偏差消除和渐近方差估计的条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；具体正则条件与调参规则未说明，不能推广到任意跳跃机制或含市场微观噪声的观测。
原文摘要
We propose new nonparametric estimators of the integrated volatility of an Itô semimartingale observed at discrete times on a fixed time interval with mesh of the observation grid shrinking to zero. The proposed estimators achieve the optimal rate and variance of estimating integrated volatility even in the presence of infinite variation jumps when the latter are stochastic integrals with respect to locally “stable” Lévy processes, that is, processes whose Lévy measure around zero behaves like that of a stable process. On a first step, we estimate locally volatility from the empirical characteristic function of the increments of the process over blocks of shrinking length and then we sum these estimates to form initial estimators of the integrated volatility. The estimators contain bias when jumps of infinite variation are present, and on a second step we estimate and remove this bias by using integrated volatility estimators formed from the empirical characteristic function of the high-frequency increments for different values of its argument. The second step debiased estimators achieve efficiency and we derive a feasible central limit theorem for them.