Устойчивый метод оценки внутридневной корреляции и рыночных бета-коэффициентов

Сводка

В документе представлен метод оценки квадрантной корреляции с субвыборкой для высокочастотных финансовых данных. Он решает проблему измерения корреляции при меняющейся во времени волатильности: стандартная оценка квадрантной корреляции устойчива к динамике волатильности, но при гауссовой выборке может быть неэффективной. Предложенный вариант использует информацию о знаках и субвыборку, чтобы повысить эффективность, сохранив устойчивость и вычислительную простоту. Помимо горизонта выборки, ему не нужен параметр сглаживания, что может помочь при анализе больших выборок активов в поперечном разрезе.

В эмпирическом исследовании широкой панели акций США авторы обнаруживают значительную внутридневную изменчивость рыночных бета-коэффициентов. Разложение показывает, что по мере продвижения дня относительная волатильность акций снижается примерно сходным образом, тогда как различия в динамике бета-коэффициентов отдельных акций в основном связаны с внутридневными изменениями корреляции. В кратком описании не указаны настройки оценивателя, даты выборки или сравнения точности, поэтому оно не позволяет судить о результатах на других рынках или при иных вариантах выборки.

Ключевые идеи

• Меняющаяся волатильность затрудняет измерение высокочастотной корреляции.
• Предложенный квадрантный оцениватель с субвыборкой использует знаки и сохраняет устойчивость к динамике волатильности.
• Субвыборка призвана повысить эффективность квадрантного оценивателя при гауссовой выборке.
• Для оценивателя не нужен параметр сглаживания помимо горизонта выборки.
• В широкой панели акций США внутридневные различия бета-коэффициентов в основном связываются с меняющейся корреляцией между акциями.

Теги

# Robust Estimation of Realized Correlation: New Insights about Intraday Fluctuations in Market Betas


# Robust Estimation of Realized Correlation: New Insights about Intraday Fluctuations in Market Betas









Time-varying volatility is an inherent feature of economic time series and complicates correlation measurement at high frequencies. While the quadrant correlation estimator is robust to volatility dynamics, it has low efficiency under Gaussian sampling. We introduce a subsampled quadrant correlation estimator that improves efficiency while retaining robustness and computational simplicity. The estimator is based solely on sign information and involves no smoothing parameter beyond the sampling horizon, which makes it attractive for high-frequency financial data and large cross sections. An empirical application to a broad panel of U.S. stocks reveals substantial intraday variation in market betas. Decomposing beta dynamics shows that relative volatility declines over the day by a similar amount for all stocks, so that the differences across stocks in how their betas move within the day are predominantly driven by differences in intraday correlation changes.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.