Lidando com gaps e saltos na estimativa intradiária de beta

Resumo

O documento aborda a estimativa de beta a partir dos retornos de 15 minutos de XLF contra SPY ao longo de vários dias, com foco em saltos aparentes na abertura do dia seguinte. A resposta pressupõe que o beta é calculado com retornos, e não com níveis de preço, e observa que gaps noturnos não devem entrar em uma regressão que pretende usar apenas retornos intradiários. Uma média móvel dos retornos é sugerida como forma de suavizar as observações.

Outras sugestões incluem excluir observações cujos retornos ultrapassem um limite escolhido, como dois desvios padrão, e comparar estimativas de beta em diferentes intervalos de amostragem. Intervalos maiores podem suavizar saltos menores; assim, pode-se escolher o intervalo com a estimativa mais estável e estatisticamente significativa. Outra abordagem é estimar um beta separado para cada dia e calcular a média dessas estimativas. São sugestões práticas, não uma regra universal testada; o documento não especifica um método formal de detecção de saltos nem compara os métodos com resultados empíricos.

Ideias principais

• Em um beta estimado com retornos intradiários, gaps na abertura após a noite ficam fora da série de retornos intradiários.
• Uma média móvel dos retornos é sugerida como forma de reduzir o ruído.
• Observações com retornos grandes podem ser excluídas usando um limite, como dois desvios padrão.
• Comparar intervalos de amostragem pode mostrar qual produz um beta mais estável e significativo.
• É possível calcular estimativas diárias de beta separadamente e depois tirar a média.

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# How to account for jumps in intraday data when calculating beta?


# How to account for jumps in intraday data when calculating beta?












I am calculating betas on intraday trade data at 15-minute intervals. For simplicity sake, let's assume I am modeling

\begin{equation} Y = \beta * X + c \end{equation}

where $Y$ is the return of XLF and $X$ is the return of SPY.

If I want to run this on five days of intraday data, should I remove the jump that happens due to opening gaps on the next day?

How do you guys usually handle this jump in returns ?

## Answer by chrisaycock (score 6, accepted)

https://quant.stackexchange.com/a/2714

I assume you're using returns to compute beta, not the prices. And yes, remove the "jumps", though this should happen automatically since you're looking only at intraday returns. One final piece of advice: you'll get more meaningful results if you smooth the returns via a moving average.

## Answer by Suminda Sirinath S. Dharmasena (score 3)

https://quant.stackexchange.com/a/2715

In addition to the above I can suggest:

- ignore data point if returns are more than a certain threshold (2 s.d.)

- calculate at different sampling intervals and choose most stable beta with the best significance (certain longer intervals "smooth out" small to mid size jumps)

## Answer by LazyCat (score 1)

https://quant.stackexchange.com/a/2718

You can run the regression separately for 5 days, and average the betas you get for different days.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)

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