Nächtliche und Intraday-Volatilität mit GARCH-Itô-Prozessen modellieren

Zusammenfassung

Das Paper behandelt eine Lücke in der Volatilitätsmodellierung: Zwischen Börsenschluss und der nächsten Eröffnung stehen keine Intraday-Hochfrequenzdaten zur Verfügung, sodass Modelle wichtige nächtliche Dynamiken auslassen können. Es schlägt ein GARCH-Itô-Framework vor, das die Zeiträume von Eröffnung bis Schluss und von Schluss bis Eröffnung mit unterschiedlichen momentanen Volatilitätsprozessen abbildet und damit beide Teile des Handelstags berücksichtigt.

Die Autoren schätzen die Parameter für beide Zeiträume mit gewichteten kleinsten Quadraten und untersuchen die asymptotischen Eigenschaften der Methode. Sie berichten über eine Simulationsstudie zum Verhalten bei endlichen Stichproben und wenden den Ansatz auf reale Trading-Daten an. Die Beschreibung nennt weder die Anlagen noch empirische Schätzungen oder Vergleichsergebnisse gegenüber anderen Modellen. Daher belegt sie nicht, in welchem Umfang das Framework die Prognosen in der Praxis verbessert. Der Beitrag ist ein Modellierungs- und Schätzansatz, der nächtliche Volatilitätsinformationen zusammen mit der Intraday-Dynamik erhalten soll.

Kernaussagen

• Das Modell trennt die Volatilitätsprozesse von Eröffnung bis Schluss und von Schluss bis Eröffnung.
• Die Parameter für beide Zeiträume werden mit gewichteten kleinsten Quadraten geschätzt.
• Die Studie untersucht asymptotische Eigenschaften, Simulationen und reale Trading-Daten.
• Die Beschreibung nennt keine konkreten empirischen Ergebnisse oder Verbesserungen der Prognose im Vergleich zu anderen Modellen.

Schlagwörter

# Overnight GARCH-Itô Volatility Models


# Overnight GARCH-Itô Volatility Models









Various parametric volatility models for financial data have been developed to incorporate high-frequency realized volatilities and better capture market dynamics. However, because high-frequency trading data are not available during the close-to-open period, the volatility models often ignore volatility information over the close-to-open period and thus may suffer from loss of important information relevant to market dynamics. In this paper, to account for whole-day market dynamics, we propose an overnight volatility model based on Itô diffusions to accommodate two different instantaneous volatility processes for the open-to-close and close-to-open periods. We develop a weighted least squares method to estimate model parameters for two different periods and investigate its asymptotic properties. We conduct a simulation study to check the finite sample performance of the proposed model and method. Finally, we apply the proposed approaches to real trading data.

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