New general dependence measures: construction, estimation and application to high-frequency stock returns
新型一般依赖度量：构造、估计及高频股票收益应用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：摘要直接使用高频股票收益研究尾部非对称、共同损失及市场压力风险，支持高频计量与金融风险分类。
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新型一般依赖度量：构造、估计及高频股票收益应用
- 研究问题
- 如何度量收益间的非线性、局部依赖和尾部风险非对称，并在市场压力事件中揭示普通相关系数难以表达的共同风险特征？
- 方法与思路
- 作者构造一组依赖度量，提出非参数估计量并论证一致性与渐近正态性，再将其用于闪电崩盘和全球金融危机附近的高频股票收益。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些度量具有局部性及广泛的边际变换不变性，并在所考察市场事件中显示尾部非对称、分散化不足和共同损失预警特征。
- 阅读关注点
- 应核对度量定义、变换不变性的范围、估计量极限理论的依赖条件，以及损失预警是否基于实时可得信息并接受样本外检验。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未给出理论条件和比较数值，事件中的预警表现不能直接外推为稳定预测能力。
原文摘要
We propose a set of dependence measures that are non-linear, local, invariant to a wide range of transformations on the marginals, can show tail and risk asymmetries, are always well-defined, are easy to estimate and can be used on any dataset. We propose a nonparametric estimator and prove its consistency and asymptotic normality. Thereby we significantly improve on existing (extreme) dependence measures used in asset pricing and statistics. To show practical utility, we use these measures on high-frequency stock return data around market distress events such as the 2010 Flash Crash and during the GFC. Contrary to ubiquitously used correlations we find that our measures clearly show tail asymmetry, non-linearity, lack of diversification and endogenous buildup of risks present during these distress events. Additionally, our measures anticipate large (joint) losses during the Flash Crash while also anticipating the bounce back and flagging the subsequent market fragility. Our findings have implications for risk management, portfolio construction and hedging at any frequency.