Учет гэпов и скачков при внутридневной оценке беты

Сводка

В документе рассматривается оценка беты по доходностям за интервалы 15 минут для XLF относительно SPY за несколько дней, с акцентом на кажущиеся скачки при открытии рынка на следующий день. В ответе предполагается, что бета рассчитывается по доходностям, а не по уровням цен; отмечается, что гэпы после ночного перерыва не следует включать в регрессию, если она должна использовать только внутридневные доходности. В качестве одного из способов сгладить наблюдения предлагается скользящее среднее доходностей.

Среди других предложений — исключать наблюдения, доходность которых превышает заданный порог, например два стандартных отклонения, и сравнивать оценки беты для разных интервалов выборки. Более длинные интервалы могут сгладить небольшие скачки; тогда можно выбрать интервал, на котором оценка наиболее стабильна и статистически значима. Другой подход — отдельно оценить бету для каждого дня, а затем усреднить оценки. Это практические предложения, а не проверенное универсальное правило: в документе не задан формальный метод обнаружения скачков и не сравниваются эмпирические результаты этих методов.

Ключевые идеи

• При оценке беты по внутридневным доходностям гэпы на открытии рынка не входят в ряд внутридневных доходностей.
• Скользящее среднее предлагается использовать для сглаживания доходностей и снижения шума.
• Наблюдения с большой доходностью можно исключать по порогу, например в два стандартных отклонения.
• Сравнение интервалов выборки помогает определить, на каком из них оценка беты стабильнее и значимее.
• Можно отдельно оценить бету за каждый день, а затем усреднить дневные оценки.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)

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