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अनियमित और असतत इंट्राडे कीमतों के लिए स्कोर-आधारित GARCH

लेख arXiv papers · लेखक: Vladimír Holý
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सारांश

दस्तावेज़ अनियमित अवलोकन समय और असतत मूल्य बदलावों के लिए बनाया गया उच्च-आवृत्ति मूल्य मॉडल प्रस्तुत करता है। इसमें स्कोर-आधारित अस्थिरता ढाँचे के भीतर शून्य-अधिक्य वाला स्केलम वितरण और बाज़ार सूक्ष्म-संरचना के शोर को छानने के उद्देश्य से चल औसत घटक का उपयोग होता है। स्मूदिंग स्प्लाइन ट्रेड अवधि और अस्थिरता के संबंध तथा पूरे ट्रेडिंग दिन में दोनों के बदलाव को निरूपित करते हैं।

पैरामीटर का अनुमान अधिकतम संभाव्यता से लगाया जाता है। IBM शेयर पर अनुभवजन्य अनुप्रयोग डेटा के साथ अच्छा मेल दिखाता बताया गया है, और लेखक कहते हैं कि मॉडल दैनिक वास्तविकीकृत अस्थिरता भी माप सकता है। विवरण में वैकल्पिक मॉडलों से विस्तृत तुलना, मात्रात्मक फिट आँकड़े या अलग-अलग एसेट तथा बाज़ार स्थितियों पर व्यापक परीक्षण नहीं हैं, इसलिए प्रमाण बताए गए एकल-शेयर अध्ययन तक सीमित है।

मुख्य विचार

  • मॉडल अनियमित समय पर लिए गए अवलोकनों और असतत मूल्य बदलावों को संभालता है।
  • शून्य-अधिक्य वाला स्केलम वितरण स्कोर-आधारित, समय के साथ बदलती अस्थिरता प्रक्रिया को संचालित करता है।
  • बाज़ार सूक्ष्म-संरचना के शोर का हिसाब रखने के लिए चल औसत घटक का उपयोग किया गया है।
  • स्मूदिंग स्प्लाइन ट्रेड अवधि और अस्थिरता के संबंधों सहित इंट्राडे पैटर्न पकड़ते हैं।
  • इस विधि का अनुमान अधिकतम संभाव्यता से लगाया जाता है और इसे दैनिक वास्तविकीकृत अस्थिरता मापने के लिए भी प्रस्तावित किया गया है।

टैग

हाई फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंगसांख्यिकीअस्थिरताबाज़ार की सूक्ष्म संरचना
पूरा पाठ
# An Intraday GARCH Model for Discrete Price Changes and Irregularly Spaced Observations


# An Intraday GARCH Model for Discrete Price Changes and Irregularly Spaced Observations









We develop a novel observation-driven model for high-frequency prices. We account for irregularly spaced observations, simultaneous transactions, discreteness of prices, and market microstructure noise. The relation between trade durations and price volatility, as well as intraday patterns of trade durations and price volatility, is captured using smoothing splines. The dynamic model is based on the zero-inflated Skellam distribution with time-varying volatility in a score-driven framework. Market microstructure noise is filtered by including a moving average component. The model is estimated by the maximum likelihood method. In an empirical study of the IBM stock, we demonstrate that the model provides a good fit to the data. Besides modeling intraday volatility, it can also be used to measure daily realized volatility.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।