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Inference on the maximal rank of time-varying covariance matrices using high-frequency data

Markus Reiß · Lars Winkelmann首次提交 2021-10-01 · 修订 2021-10-01 · v1arXiv预印本

利用高频数据推断时变协方差矩阵的最大秩AI 解读

We study the rank of the instantaneous or spot covariance matrix $Σ_X(t)$ of a multidimensional continuous semi-martingale $X(t)$ . Given high-frequency observations $X(i/n)$ , $i=0,\ldots,n$ , we test the null hypothesis $rank(Σ_X(t))\le r$ for all $t$ against local alternatives where the average $(r+1)$ st eigenvalue is larger than some signal detection rate $v_n$ . A major problem is that the inherent averaging in local covariance statistics produces a bias that distorts the…We study the rank of the instantaneous or spot covariance matrix $Σ_X(t)$ of a multidimensional continuous semi-martingale $X(t)$. Given high-frequency observations $X(i/n)$, $i=0,\ldots,n$, we test the null hypothesis $rank(Σ_X(t))\le r$ for all $t$ against local alternatives where the average $(r+1)$st eigenvalue is larger than some signal detection rate $v_n$. A major problem is that the inherent averaging in local covariance statistics produces a bias that distorts the…

金融 · 波动率结构变化与时变参数金融 · 高频计量

关联记录被引 1 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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