Modéliser la volatilité nocturne et intrajournalière avec des processus GARCH-Itô

Résumé

Cet article relève une lacune dans la modélisation de la volatilité : les données intrajournalières haute fréquence ne sont pas disponibles entre la clôture du marché et sa prochaine ouverture, de sorte que les modèles peuvent omettre d’importantes dynamiques nocturnes. Il propose un cadre GARCH-Itô qui représente les périodes d’ouverture à clôture et de clôture à ouverture par des processus distincts de volatilité instantanée, intégrant ainsi les deux parties de la journée de trading.

Les auteurs estiment les paramètres des deux périodes par moindres carrés pondérés et examinent les propriétés asymptotiques de la méthode. Ils présentent une étude par simulation pour évaluer le comportement en échantillon fini et appliquent l’approche à des données de trading réelles. La description fournie ne précise ni les actifs, ni les estimations empiriques, ni les performances comparées à d’autres modèles ; elle ne permet donc pas d’établir dans quelle mesure ce cadre améliore les prévisions en pratique. Sa contribution est une approche de modélisation et d’estimation conçue pour conserver l’information sur la volatilité nocturne en complément de la dynamique intrajournalière.

Idées clés

• Le modèle distingue les processus de volatilité entre l’ouverture et la clôture, et entre la clôture et l’ouverture.
• Les moindres carrés pondérés servent à estimer les paramètres des deux périodes.
• L’étude examine les propriétés asymptotiques, des simulations et des données de trading réelles.
• La description ne rapporte pas de résultats empiriques précis ni de gains prévisionnels comparés.

Étiquettes

# 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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