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高頻度市場のテールリスクに対する正則化極値回帰

記事 arXiv papers · 著者: Julien Hambuckers et al.
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サマリー

本研究は、高頻度市場における極端損失の深刻度が、取引活動や市場の不確実性に応じてどう変化するかをモデル化します。動的な極値回帰では定常予測変数と局所単位根予測変数の両方を扱い、変化するテールリスクの推定を歪める可能性のある予測変数の挙動に対処します。候補となる予測変数には、ボラティリティや流動性の指標が含まれます。

関連する予測変数を選択するため、著者らは2段階の適応的なL1正則化最尤推定量を提案します。両種類の予測変数を選択する際のオラクル性を証明し、シミュレーションで良好な有限標本特性を報告しています。流動性の高い米国株9銘柄の高頻度極端損失を扱う実証研究では、流動性とボラティリティの指標42個を用い、価格インパクトが小さく、ボラティリティ指標が高い状況では損失の深刻度を予測できるとしています。抜粋には予測成績の指標がなく、他の資産、市場、取引環境にどの程度結果を適用できるかも示されていません。

主なアイデア

  • 高頻度市場の極端損失の深刻度を、流動性とボラティリティの予測変数に結びつけます。
  • 予測変数として、定常過程と局所単位根過程の両方を扱います。
  • 適応的なL1正則化尤度法で予測変数を選択します。
  • 理論的な選択特性と、それを裏づけるシミュレーション結果を報告しています。
  • 株式サンプルでは、価格インパクトの低さと高いボラティリティ指標が、極端損失の深刻度の予測に役立ちます。

タグ

株式高頻度取引ボラティリティ市場マイクロストラクチャー統計リスク管理
全文
# Measuring tail risk at high-frequency: An $L_1$-regularized extreme value regression approach with unit-root predictors


# Measuring tail risk at high-frequency: An $L_1$-regularized extreme value regression approach with unit-root predictors









We study tail risk dynamics in high-frequency financial markets and their connection with trading activity and market uncertainty. We introduce a dynamic extreme value regression model accommodating both stationary and local unit-root predictors to appropriately capture the time-varying behaviour of the distribution of high-frequency extreme losses. To characterize trading activity and market uncertainty, we consider several volatility and liquidity predictors, and propose a two-step adaptive $L_1$-regularized maximum likelihood estimator to select the most appropriate ones. We establish the oracle property of the proposed estimator for selecting both stationary and local unit-root predictors, and show its good finite sample properties in an extensive simulation study. Studying the high-frequency extreme losses of nine large liquid U.S. stocks using 42 liquidity and volatility predictors, we find the severity of extreme losses to be well predicted by low levels of price impact in period of high volatility of liquidity and volatility.

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この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。