مائیکرو اسٹرکچر شور اور ایپس اثر کے لیے منافع کا ماڈل

خلاصہ

مقالہ ٹک لیول مالیاتی منافع کا ایک ماڈل پیش کرتا ہے جس میں ARFIMA عمل، بِڈ-آسک باؤنس، بھاری دُم والے منافع اور غیر پوآسن تجارتی وقفے یکجا ہیں۔ یہ اجزا مارکیٹ ڈیٹا کی کئی مشاہدہ شدہ خصوصیات کی وضاحت کے لیے استعمال ہوتے ہیں: منافع میں مختصر باہمی تعلق، مطلق منافع میں دیرپا باہمی تعلق، مائیکرو اسٹرکچر شور اور ایپس اثر۔

ماڈل میں بِڈ-آسک باؤنس منفی منافع کے باہمی تعلق پیدا کرتا ہے، جو یہ سمجھانے میں مدد دیتے ہیں کہ پیمائش کا وقفہ بڑھنے کے ساتھ اتار چڑھاؤ کے تخمینے کیوں گرتے ہیں۔ ایپس اثر—یعنی طویل وقفوں پر ناپے گئے اثاثوں کے باہمی تعلق میں اضافہ—کو منافع کے مومینٹم کے شماریاتی باہمی تداخل سے منسوب کیا گیا ہے، جب اثاثوں میں حقیقی باہمی تعلق ہو اور منافع طویل یادداشت رکھتے ہوں۔ یہ وضاحت معیاری اور مقداری دونوں صورتوں میں پیش کی گئی ہے، مگر فراہم کردہ متن میں ڈیٹا سیٹ، پیرامیٹرز کے تخمینے یا متبادل توضیحات سے موازنہ نہیں، اس لیے یہ ثابت نہیں ہوتا کہ ماڈل مختلف مارکیٹس میں کتنا موزوں ہے۔

اہم خیالات

• ماڈل طویل یادداشت والے منافع، بِڈ-آسک باؤنس، بھاری دُم اور غیر پوآسن تجارتی اوقات کو یکجا کرتا ہے۔
• بِڈ-آسک باؤنس مختصر مدت کے منافع میں منفی تعلق پیدا کرتا ہے۔
• منافع کے تخمینے کا وقفہ بڑھنے پر ناپا گیا اتار چڑھاؤ کم ہو سکتا ہے۔
• وقفہ بڑھنے سے اثاثوں کے درمیان ناپا گیا تعلق بڑھ سکتا ہے، جس سے ایپس اثر پیدا ہوتا ہے۔
• جب اثاثے حقیقتاً باہم مربوط ہوں تو طویل یادداشت والے منافع کے مومینٹم کا باہمی تعلق ایپس اثر کی ایک ممکنہ وضاحت ہے۔

ٹیگز

# 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).

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔