Моделирование ночной и внутридневной волатильности с помощью процессов GARCH-Ито

Сводка

В статье рассматривается пробел в моделировании волатильности: высокочастотные внутридневные данные недоступны в период между закрытием рынка и следующим открытием, поэтому модели могут упускать важную ночную динамику. Предлагается подход GARCH-Ито, в котором периоды от открытия до закрытия и от закрытия до открытия описываются разными процессами мгновенной волатильности, охватывая обе части торгового дня.

Авторы оценивают параметры обоих периодов методом взвешенных наименьших квадратов и изучают асимптотические свойства метода. Они приводят результаты симуляционного исследования поведения на конечной выборке и применяют подход к реальным торговым данным. В описании не указаны активы, эмпирические оценки или сравнительная эффективность относительно альтернативных моделей, поэтому оно не показывает, насколько этот подход улучшает прогнозы на практике. Вклад работы — метод моделирования и оценивания, который учитывает ночную волатильность наряду с внутридневной динамикой.

Ключевые идеи

• Модель разделяет процессы волатильности для периодов от открытия до закрытия и от закрытия до открытия.
• Для оценки параметров двух периодов используется метод взвешенных наименьших квадратов.
• Исследуются асимптотические свойства, симуляции и реальные торговые данные.
• В описании нет конкретных эмпирических результатов или данных о повышении точности прогноза по сравнению с альтернативами.

Теги

# Overnight GARCH-Itô Volatility Models


# Overnight GARCH-Itô Volatility Models









Various parametric volatility models for financial data have been developed to incorporate high-frequency realized volatilities and better capture market dynamics. However, because high-frequency trading data are not available during the close-to-open period, the volatility models often ignore volatility information over the close-to-open period and thus may suffer from loss of important information relevant to market dynamics. In this paper, to account for whole-day market dynamics, we propose an overnight volatility model based on Itô diffusions to accommodate two different instantaneous volatility processes for the open-to-close and close-to-open periods. We develop a weighted least squares method to estimate model parameters for two different periods and investigate its asymptotic properties. We conduct a simulation study to check the finite sample performance of the proposed model and method. Finally, we apply the proposed approaches to real trading data.

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.