日中相関と市場ベータの頑健な符号ベース推定
記事 arXiv papers · 著者: Peter Reinhard Hansen et al.
サマリー
本資料は、高頻度金融データ向けに、サブサンプリングを用いた象限相関推定量を紹介しています。ボラティリティが時間とともに変化する際の相関測定の難しさを扱います。標準的な象限推定量はボラティリティの変動に頑健ですが、ガウスサンプリングでは効率が低くなる可能性があります。提案する変法は、符号情報とサブサンプリングを用い、頑健性と計算の簡便さを保ちながら効率を高めます。サンプリング期間を除けば平滑化パラメーターが不要で、大規模な横断面分析に役立つ可能性があります。
米国株の幅広いパネルを用いた実証研究では、市場ベータに大きな日中変動が見られました。分解分析によると、日中の進行に伴い相対ボラティリティは銘柄間でおおむね同様に低下します。一方、個別銘柄のベータパターンの違いは主に日中の相関変化に関連しています。要約には推定量の設定、サンプル期間、精度の比較が示されていないため、他の市場や異なるサンプリング設定での性能を判断する根拠はありません。
主なアイデア
- ボラティリティの変化によって、高頻度データの相関測定は難しくなる場合があります。
- 提案するサブサンプリング象限推定量は符号情報を使い、ボラティリティ変動への頑健性を保ちます。
- サブサンプリングは、ガウスサンプリングにおける象限推定量の効率改善を目指します。
- サンプリング期間以外に平滑化パラメーターを必要としません。
- 米国株の幅広いパネルでは、銘柄間のベータの日中変動は主に相関変化に関連するとされています。
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全文
# Robust Estimation of Realized Correlation: New Insights about Intraday Fluctuations in Market Betas # Robust Estimation of Realized Correlation: New Insights about Intraday Fluctuations in Market Betas Time-varying volatility is an inherent feature of economic time series and complicates correlation measurement at high frequencies. While the quadrant correlation estimator is robust to volatility dynamics, it has low efficiency under Gaussian sampling. We introduce a subsampled quadrant correlation estimator that improves efficiency while retaining robustness and computational simplicity. The estimator is based solely on sign information and involves no smoothing parameter beyond the sampling horizon, which makes it attractive for high-frequency financial data and large cross sections. An empirical application to a broad panel of U.S. stocks reveals substantial intraday variation in market betas. Decomposing beta dynamics shows that relative volatility declines over the day by a similar amount for all stocks, so that the differences across stocks in how their betas move within the day are predominantly driven by differences in intraday correlation changes.
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