بے قاعدہ، مجرد اندرونِ روز قیمتوں کے لیے اسکور سے چلنے والا GARCH

خلاصہ

یہ دستاویز بے قاعدہ مشاہداتی اوقات اور قیمتوں کی مجرد تبدیلیوں کے لیے بنایا گیا ایک اعلیٰ تعدد کا قیمت ماڈل پیش کرتی ہے۔ اس میں اسکور سے چلنے والے اتار چڑھاؤ کے فریم ورک کے اندر صفر پر اضافی کمیت والی اسکیلَم تقسیم استعمال ہوتی ہے، جس میں مارکیٹ مائیکرو اسٹرکچر کے شور کو فلٹر کرنے کے لیے متحرک اوسط کا جزو شامل ہے۔ ہموار کرنے والی اسپلائنز یہ ظاہر کرتی ہیں کہ تجارت کے دورانیے اتار چڑھاؤ سے کیسے وابستہ ہیں اور دونوں کاروباری دن میں کیسے بدلتے ہیں۔

پیرامیٹرز کا تخمینہ زیادہ سے زیادہ امکان کے طریقے سے لگایا جاتا ہے۔ IBM کے حصص پر تجرباتی اطلاق کے بارے میں بتایا گیا ہے کہ ماڈل ڈیٹا پر اچھی طرح منطبق ہوتا ہے، اور مصنفین کے مطابق یہ روزانہ کے حقیقی اتار چڑھاؤ کی پیمائش بھی کر سکتا ہے۔ اس بیان میں متبادل ماڈلز سے تفصیلی موازنہ، مقداری فِٹ شماریات یا مختلف اثاثوں اور مارکیٹ حالات پر وسیع تر آزمائشیں موجود نہیں؛ اس لیے شواہد مذکورہ ایک حصص کے مطالعے تک محدود ہیں۔

اہم خیالات

• ماڈل بے قاعدہ وقفوں پر مشاہدات اور قیمتوں کی مجرد تبدیلیوں کو ملحوظ رکھتا ہے۔
• صفر پر اضافی کمیت والی اسکیلَم تقسیم، اسکور پر مبنی وقت کے ساتھ بدلتے اتار چڑھاؤ کے عمل کو چلاتی ہے۔
• مارکیٹ مائیکرو اسٹرکچر کے شور کو ملحوظ رکھنے کے لیے متحرک اوسط کا جزو استعمال ہوتا ہے۔
• ہموار کرنے والی اسپلائنز تجارت کے دورانیے اور اتار چڑھاؤ کے باہمی تعلقات، بشمول اندرونِ روز کے نمونوں، کو ظاہر کرتی ہیں۔
• اس طریقے کا تخمینہ زیادہ سے زیادہ امکان سے لگایا جاتا ہے اور اسے روزانہ کے حقیقی اتار چڑھاؤ کی پیمائش کے لیے بھی تجویز کیا گیا ہے۔

ٹیگز

# An Intraday GARCH Model for Discrete Price Changes and Irregularly Spaced Observations


# An Intraday GARCH Model for Discrete Price Changes and Irregularly Spaced Observations









We develop a novel observation-driven model for high-frequency prices. We account for irregularly spaced observations, simultaneous transactions, discreteness of prices, and market microstructure noise. The relation between trade durations and price volatility, as well as intraday patterns of trade durations and price volatility, is captured using smoothing splines. The dynamic model is based on the zero-inflated Skellam distribution with time-varying volatility in a score-driven framework. Market microstructure noise is filtered by including a moving average component. The model is estimated by the maximum likelihood method. In an empirical study of the IBM stock, we demonstrate that the model provides a good fit to the data. Besides modeling intraday volatility, it can also be used to measure daily realized volatility.

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۔