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GARCH-Itô過程による夜間・日中ボラティリティのモデル化

記事 arXiv papers · 著者: Donggyu Kim et al.
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サマリー

本論文は、ボラティリティモデルにおける課題を扱います。市場の引けから次の寄り付きまで日中の高頻度データが得られず、モデルが重要な夜間の動きを取りこぼす可能性があります。そこで、寄り付きから引けまでと引けから寄り付きまでの期間を別々の瞬時ボラティリティ過程で表すGARCH-Itôの枠組みを提案し、取引日の両方の時間帯を取り込みます。

著者らは加重最小二乗法で2つの期間のパラメータを推定し、手法の漸近特性を検討します。有限標本での挙動を評価するシミュレーションを報告し、実際の取引データにも適用しています。説明には対象資産、実証推定値、他のモデルとの比較成績がないため、実務で予測精度がどの程度改善するかは立証されていません。貢献は、日中の動きとともに夜間のボラティリティ情報を保持することを目指したモデル化・推定手法です。

主なアイデア

  • 寄り付きから引けまでと、引けから寄り付きまでのボラティリティ過程を分けて扱います。
  • 2つの期間のパラメータ推定に加重最小二乗法を用います。
  • 漸近特性、シミュレーション、実際の取引データを検討します。
  • 説明には具体的な実証結果や、他モデルと比べた予測改善の数値がありません。

タグ

ボラティリティ統計株式
全文
# 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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