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확률 시계로 수익률 왜도와 꼬리 모형화

기사 arXiv papers · 저자: Zhe Fei et al.
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요약

이 논문은 트레이딩 활동을 나타내고 비대칭 및 두꺼운 꼬리 수익률을 포착하는 데 도움이 되는 연속시간 금융 모형용 조절 확률 시계를 제안합니다. 반복 평균에서 착안한 커널을 사용해 레비 서브오디네이터(종속 과정)로 만든 시계 또는 비음의 독립 증가를 갖는 더 일반적인 과정을 조정합니다. 조절 매개변수는 거래 횟수를 줄이거나 트레이딩 강도를 바꾸지 않고 조정 정도를 통제합니다.

저자들은 라플라스 변환, 특성 삼중항, 누적량을 분석하며, 추정과 옵션 보정, 시뮬레이션에 활용될 수 있다고 설명합니다. 선정된 점프 확산 및 절단 안정 모형에 대해 프로파일 우도를 적용한 적률 기반 추정 절차를 개발한 뒤, 일별 S&P 500 및 비트코인 수익률을 연구합니다. 실증 분석은 바람직한 효과의 근거로 제시되지만, 발췌문에는 결과나 그 크기가 명시되어 있지 않습니다. 또한 접근 방식은 선택된 확률 시계 모형군과 모형 가정에 좌우됩니다.

핵심 아이디어

  • 조절 확률 시계는 수익률의 비대칭성과 꼬리 위험을 포착하는 것을 목표로 합니다.
  • 커널 선택은 트레이딩 강도나 거래 횟수를 바꾸지 않고 비음의 독립 증가를 갖는 과정을 조절합니다.
  • 하이퍼매개변수가 조절 정도를 통제하며 다양한 왜도와 초과 첨도를 만들 수 있습니다.
  • 이 틀은 이론적 특성 분석, 추정, 옵션 캘리브레이션, 시뮬레이션에 활용됩니다.
  • 실증 연구는 일별 S&P 500 및 비트코인 수익률을 사용합니다.

태그

통계변동성머신러닝주식가상자산
전문
# Regulating stochastic clocks


# Regulating stochastic clocks









Stochastic clocks represent a class of time change methods for incorporating trading activity into continuous-time financial models, with the ability to deal with typical asymmetrical and tail risks in financial returns. In this paper we propose a significant improvement of stochastic clocks for the same objective but without decreasing the number of trades or changing the trading intensity. Our methodology targets any Lévy subordinator, or more generally any process of nonnegative independent increments, and is based on various choices of regulating kernels motivated from repeated averaging. By way of a hyperparameter linked to the degree of regulation, arbitrarily large skewness and excess kurtosis of returns can be easily achieved. Generic-time Laplace transforms, characterizing triplets, and cumulants of the regulated clocks and subsequent mixed models are analyzed, serving purposes ranging from statistical estimation and option price calibration to simulation techniques. Under specified jump--diffusion processes and tempered stable processes, a robust moment-based estimation procedure with profile likelihood is developed and a comprehensive empirical study involving S\&P500 and Bitcoin daily returns is conducted to demonstrate a series of desirable effects of the proposed methods.

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