Statistical inferences for price staleness
价格停滞的统计推断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：摘要直接针对高频资产价格的零收益，并使用采样加密渐近理论进行日内检验。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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价格停滞的统计推断
- 研究问题
- 如何对高频资产价格中的零收益比例及其日内分布进行非参数推断，并判断零收益是否独立同分布或仅由确定性日内模式解释？
- 方法与思路
- 作者采用固定时间区间内采样加密的渐近框架，推导零收益比例等量的极限理论，构造独立同分布和确定性日内模式两类检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了零收益的非参数推断理论；十只纽约证券交易所股票的应用拒绝独立同分布假设，并发现确定性日内模式不足以解释变动。
- 阅读关注点
- 应核对零收益与价格停滞的模型联系、采样加密条件、检验统计量和临界值，以及价格离散化等因素在实证解释中的作用。
- 阅读边界
- 解读限于所给出版社摘要；摘要未提供检验条件、显著性水平或效应大小，十只股票的发现不能直接代表其他资产和采样频率。
原文摘要
This paper proposes a nonparametric theory for statistical inferences on zero returns of high-frequency asset prices. Using an infill asymptotic design, we derive limit theorems for the percentage of zero returns observed on a finite time interval and for other related quantities. Within this framework, we develop two nonparametric tests. First, we test whether intra-day zero returns are independent and identically distributed. Second, we test whether intra-day variation of the likelihood of occurrence of zero returns can be solely explained by a deterministic diurnal pattern. In an empirical application to ten representative stocks of the NYSE, we provide evidence that the null of independent and identically distributed intra-day zero returns can be conclusively rejected. We further find that a deterministic diurnal pattern is not sufficient to explain the intra-day variability of the distribution of zero returns.