이산 가격을 위한 장중 GARCH

기사 arXiv papers · 저자: Vladimír Holý

요약

이 문서는 불규칙한 관측 시점과 이산적인 가격 변동을 위해 설계된 고빈도 가격 모형을 제시합니다. 점수 기반 변동성 프레임워크 안에서 영과잉 스켈람 분포를 사용하고, 시장 미시구조 노이즈를 걸러내기 위한 이동평균 요소를 포함합니다. 평활 스플라인으로 거래 지속 시간과 변동성의 관계 및 하루 중 이 둘의 변화를 나타냅니다.

매개변수는 최대우도법으로 추정합니다. IBM 주식에 적용했을 때 데이터에 잘 맞았다고 보고하며, 이 모형이 일일 실현 변동성도 측정할 수 있다고 저자들은 언급합니다. 설명에는 다른 모형과의 상세 비교, 정량적 적합도 통계 또는 여러 자산과 시장 조건에 걸친 검정이 없어, 근거는 명시된 단일 종목 연구에 한정됩니다.

핵심 아이디어

모형은 불규칙한 시점의 관측과 이산적인 가격 변동을 다룹니다.
영과잉 스켈람 분포가 점수 기반의 시간 가변 변동성 과정을 구성합니다.
시장 미시구조 노이즈를 반영하기 위해 이동평균 요소를 사용합니다.
평활 스플라인으로 장중 패턴을 포함해 거래 지속 시간과 변동성 간 관계를 포착합니다.
이 접근법은 최대우도법으로 추정하며 일일 실현 변동성 측정에도 활용할 수 있다고 제안합니다.

# An Intraday GARCH Model for Discrete Price Changes and Irregularly Spaced Observations


# An Intraday GARCH Model for Discrete Price Changes and Irregularly Spaced Observations









We develop a novel observation-driven model for high-frequency prices. We account for irregularly spaced observations, simultaneous transactions, discreteness of prices, and market microstructure noise. The relation between trade durations and price volatility, as well as intraday patterns of trade durations and price volatility, is captured using smoothing splines. The dynamic model is based on the zero-inflated Skellam distribution with time-varying volatility in a score-driven framework. Market microstructure noise is filtered by including a moving average component. The model is estimated by the maximum likelihood method. In an empirical study of the IBM stock, we demonstrate that the model provides a good fit to the data. Besides modeling intraday volatility, it can also be used to measure daily realized volatility.

출처의 라이선스에 따라 출처를 표시하고 전문을 공개합니다. 라이선스: abstract CC0

이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.

불규칙·이산 장중 가격을 위한 점수 기반 GARCH

요약

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