Um modelo de retornos para ruído de microestrutura e efeito Epps

Resumo

O artigo apresenta um modelo de retornos financeiros no nível de ticks que combina um processo ARFIMA, oscilação bid–ask, retornos de cauda pesada e intervalos entre negociações não poissonianos. Esses componentes são usados para explicar várias características observadas nos dados de mercado: correlações breves nos retornos, correlações mais persistentes nos retornos absolutos, ruído de microestrutura e o efeito Epps.

No modelo, a oscilação bid–ask cria correlações negativas nos retornos, o que ajuda a explicar por que as estimativas de volatilidade diminuem à medida que aumenta o intervalo de medição. O efeito Epps — o aumento da correlação medida entre ativos em intervalos mais longos — é atribuído à sobreposição estatística do momentum dos retornos quando os ativos têm correlação genuína e os retornos exibem memória longa. A explicação é apresentada de forma qualitativa e quantitativa, mas o texto fornecido não informa o conjunto de dados, as estimativas dos parâmetros nem comparações com explicações alternativas; portanto, não estabelece quão bem o modelo se aplica a diferentes mercados.

Ideias principais

• O modelo combina retornos com memória longa, oscilação bid–ask, caudas pesadas e intervalos não poissonianos entre negociações.
• A oscilação bid–ask introduz correlações negativas nos retornos em horizontes curtos.
• A volatilidade medida pode diminuir conforme aumenta o intervalo usado para estimar os retornos.
• As correlações medidas entre ativos podem aumentar com o intervalo, produzindo o efeito Epps.
• A sobreposição de momentum com memória longa é proposta como explicação para o efeito Epps quando há correlação genuína entre os ativos.

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# A simple microstructure return model explaining microstructure noise and Epps effects


# A simple microstructure return model explaining microstructure noise and Epps effects









We present a simple microstructure model of financial returns that combines (i) the well-known ARFIMA process applied to tick-by-tick returns, (ii) the bid-ask bounce effect, (iii) the fat tail structure of the distribution of returns and (iv) the non-Poissonian statistics of inter-trade intervals. This model allows us to explain both qualitatively and quantitatively important stylized facts observed in the statistics of microstructure returns, including the short-ranged correlation of returns, the long-ranged correlations of absolute returns, the microstructure noise and Epps effects. According to the microstructure noise effect, volatility is a decreasing function of the time scale used to estimate it. Paradoxically, the Epps effect states that cross correlations between asset returns are increasing functions of the time scale at which the returns are estimated. The microstructure noise is explained as the result of the negative return correlations inherent in the definition of the bid-ask bounce component (ii). In the presence of a genuine correlation between the returns of two assets, the Epps effect is due to an average statistical overlap of the momentum of the returns of the two assets defined over a finite time scale in the presence of the long memory process (i).

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.