Econometric analysis of jump-driven stochastic volatility models
跳跃驱动随机波动率模型的计量分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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跳跃驱动随机波动率模型的计量分析
- 研究问题
- 如何用过去跳跃的移动平均描述随机波动率，并比较价格含连续成分与仅含跳跃两类模型的计量性质和拟合表现？
- 方法与思路
- 作者研究两类半参数跳跃驱动模型，以 CARMA(2,1) 核描述方差记忆，并匹配高频外汇已实现幂变差统计量的矩。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在所采用的跳跃设定下，含连续价格成分的模型表现优于纯跳跃版本，也优于标准双因子仿射跳跃扩散模型。
- 阅读关注点
- 应核对两类模型的限制、矩条件与参数识别，以及方差跳跃正比于价格跳跃平方这一设定如何影响模型比较。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，无法判断比较指标和改善幅度；所述优势限于特定跳跃设定及该外汇应用。
原文摘要
This paper introduces and studies the econometric properties of a general new class of models, which I refer to as jump-driven stochastic volatility models, in which the volatility is a moving average of past jumps. I focus attention on two particular semiparametric classes of jump-driven stochastic volatility models. In the first, the price has a continuous component with time-varying volatility and time-homogeneous jumps. The second jump-driven stochastic volatility model analyzed here has only jumps in the price, which have time-varying size. In the empirical application I model the memory of the stochastic variance with a CARMA(2,1) kernel and set the jumps in the variance to be proportional to the squared price jumps. The estimation, which is based on matching moments of certain realized power variation statistics calculated from high-frequency foreign exchange data, shows that the jump-driven stochastic volatility model containing continuous component in the price performs best. It outperforms a standard two-factor affine jump-diffusion model, but also the pure-jump jump-driven stochastic volatility model for the particular jump specification.