Un modelo de rendimientos para el ruido de microestructura y el efecto Epps

Resumen

El artículo presenta un modelo de rendimientos financieros tick a tick que combina un proceso ARFIMA, el efecto rebote de la horquilla bid-ask, rendimientos de colas gruesas e intervalos entre operaciones no poissonianos. Utiliza estos elementos para explicar varias características observadas en los datos de mercado: correlaciones breves en los rendimientos, correlaciones más persistentes en los rendimientos absolutos, ruido de microestructura y el efecto Epps.

En el modelo, el efecto rebote de la horquilla bid-ask crea correlaciones negativas entre rendimientos, lo que ayuda a explicar por qué las estimaciones de volatilidad disminuyen al aumentar el intervalo de medición. El efecto Epps —el aumento de la correlación medida entre activos en intervalos más largos— se atribuye a la superposición estadística del momentum de los rendimientos cuando los activos están realmente correlacionados y estos presentan memoria larga. La explicación se presenta en términos cualitativos y cuantitativos, pero el texto disponible no proporciona datos, estimaciones de parámetros ni comparaciones con explicaciones alternativas, por lo que no demuestra hasta qué punto el modelo se aplica en distintos mercados.

Ideas clave

• El modelo combina rendimientos con memoria larga, el efecto rebote de la horquilla bid-ask, colas gruesas y tiempos entre operaciones no poissonianos.
• El efecto rebote de la horquilla bid-ask introduce correlaciones negativas entre rendimientos a corto plazo.
• La volatilidad medida puede disminuir al aumentar el intervalo de estimación de los rendimientos.
• Las correlaciones medidas entre activos pueden aumentar con el intervalo, lo que produce el efecto Epps.
• Se propone la superposición del momentum con memoria larga como explicación del efecto Epps cuando los activos están realmente correlacionados.

Etiquetas

# A simple microstructure return model explaining microstructure noise and Epps effects


# A simple microstructure return model explaining microstructure noise and Epps effects









We present a simple microstructure model of financial returns that combines (i) the well-known ARFIMA process applied to tick-by-tick returns, (ii) the bid-ask bounce effect, (iii) the fat tail structure of the distribution of returns and (iv) the non-Poissonian statistics of inter-trade intervals. This model allows us to explain both qualitatively and quantitatively important stylized facts observed in the statistics of microstructure returns, including the short-ranged correlation of returns, the long-ranged correlations of absolute returns, the microstructure noise and Epps effects. According to the microstructure noise effect, volatility is a decreasing function of the time scale used to estimate it. Paradoxically, the Epps effect states that cross correlations between asset returns are increasing functions of the time scale at which the returns are estimated. The microstructure noise is explained as the result of the negative return correlations inherent in the definition of the bid-ask bounce component (ii). In the presence of a genuine correlation between the returns of two assets, the Epps effect is due to an average statistical overlap of the momentum of the returns of the two assets defined over a finite time scale in the presence of the long memory process (i).

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.