Preaveraging-Based Estimation of Quadratic Variation in the Presence of Noise and Jumps: Theory, Implementation, and Empirical Evidence
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噪声与跳跃下二次变差的预平均估计：理论、实现与经验证据
- 研究问题
- 当高频资产价格受到自相关微观结构噪声和跳跃影响时，如何估计日度二次变差，并判断预平均推断对实施选择的敏感性？
- 方法与思路
- 作者为自相关噪声及含跳跃过程发展预平均渐近理论，提出噪声序列相关检验，讨论抗跳跃度量，并推导一般二次变差的可实施中心极限定理。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章扩展预平均估计的理论，并利用纽约证券交易所股票交易数据研究带宽、抽样方式和频率等因素，给出实施建议。
- 阅读关注点
- 阅读时区分一般二次变差与抗跳跃度量的估计目标，核对噪声假设、方差估计、带宽选择，以及不同抽样方案下的推断表现。
- 阅读边界
- 摘要未给出检验的有限样本表现、带宽建议的具体规则或误差幅度；经验实施结论能否推广至其他资产和市场仍需核对。
原文摘要
This article contributes to the theory for preaveraging estimators of the daily quadratic variation of asset prices and provides novel empirical evidence. We develop asymptotic theory for preaveraging estimators in the case of autocorrelated microstructure noise and propose an explicit test for serial dependence. Moreover, we extend the theory on preaveraging estimators for processes involving jumps. We discuss several jump-robust measures and derive feasible central limit theorems for the general quadratic variation. Using transaction data of different stocks traded at the New York Stock Exchange, we analyze the estimators’ sensitivity to the choice of the preaveraging bandwidth. Moreover, we investigate the dependence of preaveraging-based inference on the sampling scheme, the sampling frequency, microstructure noise properties, and the occurrence of jumps. As a result of a thorough empirical study, we provide guidance for optimal implementation of preaveraging estimators and discuss potential pitfalls in practice.