The algebra of two scales estimation, and the S-TSRV: High frequency estimation that is robust to sampling times
双尺度估计的代数性质与S-TSRV：对采样时点稳健的高频估计AI 解读 ↓
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双尺度估计的代数性质与S-TSRV：对采样时点稳健的高频估计
- 研究问题
- 不规则、异步或内生采样时点可能影响基于等间隔观测的高频估计，双尺度构造能否削弱这些时点带来的影响？
- 方法与思路
- 作者推导双尺度估计的一项代数性质，说明其构造如何使采样时点的影响在较高阶上相互抵消，从而形成稳健性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称发现双尺度估计对采样时点的特定稳健性质，为理解偏离等间隔交易或报价观测时的估计行为提供依据。
- 阅读关注点
- 应核对抵消性质的代数表达、所指高阶的含义、采样机制的限制，以及题名中S-TSRV的定义和具体构造。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要较短，未说明目标量、误差阶数或完整假设；不能据此推断对所有异步及内生采样均保持有效。
原文摘要
In this paper, we derive a new algebraic property of two scales estimation in high frequency data, under which the effect of sampling times is canceled to high order. This is a particular robustness property of the two scales construction. In general, irregular, asynchronous, or endogenous times can cause problems in estimators based on equidistant observation of (trade or quote) times.