Testing for mutually exciting jumps and financial flights in high frequency data
高频数据中的相互激发跳跃与金融避险迁移检验AI 解读 ↓
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高频数据中的相互激发跳跃与金融避险迁移检验
- 研究问题
- 如何从高频数据中识别相互激发的价格跳跃，并据此描述股票、黄金与债券之间避险迁移及其随市场压力和经济周期变化的特征？
- 方法与思路
- 作者提出非参数相互激发跳跃检验，推导统计量的渐近性质并检验有限样本表现，再将其用于安全迁移与质量迁移的动态分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称相互激发跳跃和风险规避交易主要出现在高压力时期，股票向黄金的迁移更频繁，反向激发还呈现经济周期不对称性。
- 阅读关注点
- 应核对相互激发的统计定义、跳跃检测与时间顺序处理，以及检验拒绝如何对应资金迁移解释和周期不对称结论。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，不能把跳跃激发直接认定为投资者行为的因果证据；样本时期、交易识别方式与数值结果未说明。
原文摘要
We propose a new nonparametric test to identify mutually exciting jumps in high frequency data. We derive the asymptotic properties of the test statistics and show that the tests have good size and reasonable power in finite sample cases. Using our mutual excitation tests, we empirically characterize the dynamics of financial flights in forms of flight-to-safety and flight-to-quality. The results indicate that mutually exciting jumps and risk-off trades mostly occur in periods of high market stress. Flight-to-safety episodes (from stocks to gold) arrive more frequently than do flight-to-quality spells (from stocks to bonds). We further find evidence that reverse cross-excitations or seeking-return-strategies exhibit significant asymmetry over the business cycle, reflecting the fact that investors appear to be selling gold – rather than bonds – to invest in stocks during good market conditions.