Econometric Analysis of Realized Volatility and its Use in Estimating Stochastic Volatility Models
已实现波动率的计量分析及其在随机波动率模型估计中的应用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：摘要直接研究日内金融价格、已实现波动率及随机波动率模型估计，对应波动率与高频计量。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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已实现波动率的计量分析及其在随机波动率模型估计中的应用
- 研究问题
- 如何刻画日内价格计算的已实现波动率与离散化积分波动率之间的误差，并利用其统计性质估计随机波动率模型？
- 方法与思路
- 作者在较一般的随机波动率模型下，推导已实现波动率误差的矩与渐近分布，再将这些性质用于模型参数估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所得误差性质可支持随机波动率模型的参数估计，使估计过程无需依赖计算密集的模拟方法。
- 阅读关注点
- 应核对随机波动率模型的具体条件、采样频率对应的渐近框架，以及误差矩和分布如何进入参数估计。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；摘要未说明微观结构噪声、价格跳跃的处理及有限样本表现，不能推断估计方法普遍优越。
原文摘要
Summary The availability of intraday data on the prices of speculative assets means that we can use quadratic variation-like measures of activity in financial markets, called realized volatility, to study the stochastic properties of returns. Here, under the assumption of a rather general stochastic volatility model, we derive the moments and the asymptotic distribution of the realized volatility error—the difference between realized volatility and the discretized integrated volatility (which we call actual volatility). These properties can be used to allow us to estimate the parameters of stochastic volatility models without recourse to the use of simulation-intensive methods.