Robust realized integrated beta estimator with application to dynamic analysis of integrated beta
稳健的已实现积分贝塔估计及其动态分析AI 解读 ↓
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稳健的已实现积分贝塔估计及其动态分析
- 研究问题
- 当高频价格含有价格相关且自相关的微观结构噪声、贝塔又随时间变化时，如何估计积分贝塔并描述其动态？
- 方法与思路
- 作者构造稳健的非参数已实现积分贝塔估计量，再以其作为代理变量，用准似然估计每日积分市场贝塔的 ARMA 模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文建立所提估计方法的渐近理论，发现积分贝塔存在持续的自回归结构，并展示金融数据与组合应用。
- 阅读关注点
- 应核对噪声和价格过程条件、积分贝塔的定义、代理估计误差如何进入准似然，以及动态模型的阶数选择。
- 阅读边界
- 仅据 RePEc 出版社摘要；稳健性的具体条件、估计精度与组合表现未说明，不能将应用展示视为普遍绩效保证。
原文摘要
In this paper, we develop a robust non-parametric realized integrated beta estimator using high-frequency financial data contaminated by microstructure noise, which is robust to the stylized features, such as the time-varying beta and the price-dependent and autocorrelated microstructure noise. With this robust realized integrated beta estimator, we investigate dynamic structures of integrated betas and find a persistent autoregressive structure. To model this dynamic structure, we utilize the autoregressive–moving-average (ARMA) model for daily integrated market betas. We call this the dynamic realized beta (DR Beta). Then, we propose a quasi-likelihood procedure for estimating the parameters of the ARMA model with the robust realized integrated beta estimator as the proxy. We establish asymptotic theorems for the proposed estimator and conduct a simulation study to check the performance of finite samples of the estimator. The proposed DR Beta model with the robust realized beta estimator is also illustrated by using data from the E-mini S&P 500 index futures and the top 50 large trading volume stocks from the S&P 500 and an application to constructing market-neutral portfolios.