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고빈도 꼬리 위험을 위한 정규화 극단값 회귀

기사 arXiv papers · 저자: Julien Hambuckers et al.
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요약

이 연구는 고빈도 시장에서 극단 손실의 심각성이 거래 활동과 시장 불확실성에 따라 어떻게 달라지는지 모델링합니다. 동적 극단값 회귀는 정상 예측 변수와 국소 단위근 예측 변수를 모두 다루므로, 변화하는 꼬리 위험의 추정치를 왜곡할 수 있는 예측 변수의 움직임에 대응합니다. 후보 예측 변수에는 변동성과 유동성 측정치가 포함됩니다.

예측 변수를 고르기 위해 저자들은 2단계 적응형 L1 정규화 최대우도 추정기를 제안합니다. 두 유형의 예측 변수를 선택할 때 오라클 성질이 성립함을 보이고, 시뮬레이션에서 유한 표본 성능이 양호하다고 보고합니다. 유동성이 높은 미국 주식 9종의 고빈도 극단 손실을 분석한 실증 연구에서는 유동성 및 변동성 측정치 42개를 사용했습니다. 가격 충격이 낮고 변동성 측정치가 높은 상황에서 손실 심각성을 예측할 수 있다고 나타났습니다. 발췌문에는 예측 성과 지표가 없으며, 결과가 다른 자산과 시장, 거래 환경에도 적용되는지는 입증하지 않습니다.

핵심 아이디어

  • 이 모델은 고빈도 극단 손실의 심각성을 유동성 및 변동성 예측 변수와 연결합니다.
  • 예측 변수는 정상 과정일 수도 있고 국소 단위근 과정일 수도 있습니다.
  • 적응형 L1 정규화 우도 방법으로 예측 변수를 선택합니다.
  • 연구는 이론적인 변수 선택 성질과 이를 뒷받침하는 시뮬레이션 결과를 보고합니다.
  • 주식 표본에서 가격 충격이 낮고 변동성 측정치가 높으면 극단 손실의 심각성을 예측하는 데 도움이 됩니다.

태그

주식고빈도 매매변동성시장 미시구조통계리스크 관리
전문
# 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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