State Space Model of Realized Volatility under the Existence of Dependent Market Microstructure Noise
存在相关市场微观结构噪声时的已实现波动率状态空间模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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存在相关市场微观结构噪声时的已实现波动率状态空间模型
- 研究问题
- 当高频价格中的市场微观结构噪声既存在自相关，又与收益相关时，如何区分真实波动率与噪声对已实现波动率的影响？
- 方法与思路
- 作者扩展将已实现波动率分解为真实波动与噪声影响的状态空间模型，纳入两类噪声相关性，并开展模拟及实际数据比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是将已有状态空间分解方法拓展至相关微观结构噪声情形，并通过模拟和实际数据比较模型；未报告具体比较结果。
- 阅读关注点
- 应核对噪声自相关及其与收益相关的建模方式、潜在波动率的识别和估计，以及模拟与实证采用的比较指标和采样频率。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及接收状态未核实；摘要未说明噪声过程、估计条件或比较数值，不能判断扩展模型的改善幅度。
原文摘要
Volatility means the degree of variation of a stock price which is important in finance. Realized Volatility (RV) is an estimator of the volatility calculated using high-frequency observed prices. RV has lately attracted considerable attention of econometrics and mathematical finance. However, it is known that high-frequency data includes observation errors called market microstructure noise (MN). Nagakura and Watanabe[2015] proposed a state space model that resolves RV into true volatility and influence of MN. In this paper, we assume a dependent MN that autocorrelates and correlates with return as reported by Hansen and Lunde[2006] and extends the results of Nagakura and Watanabe[2015] and compare models by simulation and actual data.