Statistical Properties of Microstructure Noise
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微观结构噪声的统计性质
- 研究问题
- 在价格可能跳跃、观测时间不规则且噪声与价格相关并存在日内特征时，如何利用高频数据估计微观结构噪声的联合矩与序列相关性？
- 方法与思路
- 作者在非参数框架下构造任意阶矩与联合矩估计量，包括噪声自协方差和自相关估计，并通过模拟与股票实证考察表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出一致性与中心极限定理；模拟覆盖跳跃、不规则观测和价格取整，股票实证显示所考察噪声具有适度正自相关。
- 阅读关注点
- 应核对噪声与价格相关、日内特征及时间不规则所需的具体条件，联合矩估计的构造方式，以及极限方差估计和实证样本选择。
- 阅读边界
- 摘要未提供噪声依赖结构的完整限制、模拟数值或股票样本信息；作者报告的表现不能直接推广至所有市场或观测频率。
原文摘要
We study the estimation of (joint) moments of microstructure noise based on high frequency data. The estimation is conducted under a nonparametric setting, which allows the underlying price process to have jumps, the observation times to be irregularly spaced, and the noise to be dependent on the price process and to have diurnal features. Estimators of arbitrary orders of (joint) moments are provided, for which we establish consistency as well as central limit theorems. In particular, we provide estimators of autocovariances and autocorrelations of the noise. Simulation studies demonstrate excellent performance of our estimators in the presence of jumps, irregular observation times, and even rounding. Empirical studies reveal (moderate) positive autocorrelations of microstructure noise for the stocks tested.