Multivariate realised kernels: Consistent positive semi-definite estimators of the covariation of equity prices with noise and non-synchronous trading
多元已实现核：噪声与非同步交易下协变动的一致半正定估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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多元已实现核：噪声与非同步交易下协变动的一致半正定估计
- 研究问题
- 在股票价格含测量噪声且交易不同步时，如何估计对数价格的事后协变动，并同时保证一致性和协方差矩阵半正定？
- 方法与思路
- 作者提出多元已实现核估计量，推导大样本渐近性质，通过蒙特卡洛评估精度，并在美国股票数据上与低频收益方法比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计量兼具一致性、半正定性及对特定噪声和非同步交易的适应能力，实证比较显示其精度明显提高。
- 阅读关注点
- 应核对允许的测量误差类型、非同步观测处理、核与带宽选择，以及半正定保证和精度比较采用的评价标准。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断噪声限制和精度提升幅度；作者所称首次兼具这些性质也不能据此独立核验。
原文摘要
We propose a multivariate realised kernel to estimate the ex-post covariation of log-prices. We show this new consistent estimator is guaranteed to be positive semi-definite and is robust to measurement error of certain types and can also handle non-synchronous trading. It is the first estimator which has these three properties which are all essential for empirical work in this area. We derive the large sample asymptotics of this estimator and assess its accuracy using a Monte Carlo study. We implement the estimator on some US equity data, comparing our results to previous work which has used returns measured over 5 or 10 min intervals. We show that the new estimator is substantially more precise.