Mô hình lợi suất cho nhiễu vi cấu trúc và hiệu ứng Epps

Tóm tắt

Bài báo trình bày mô hình lợi suất tài chính ở cấp độ từng nhịp giá, kết hợp quá trình ARFIMA, hiện tượng giá dao động giữa giá mua và giá bán, lợi suất có đuôi dày và khoảng thời gian giao dịch không theo phân phối Poisson. Mô hình dùng các thành phần này để giải thích một số đặc điểm quan sát được của dữ liệu thị trường: tương quan ngắn hạn trong lợi suất, tương quan kéo dài hơn trong lợi suất tuyệt đối, nhiễu vi cấu trúc và hiệu ứng Epps.

Trong mô hình, hiện tượng giá dao động giữa giá mua và giá bán tạo ra tương quan lợi suất âm, giúp giải thích vì sao ước tính biến động giảm khi khoảng thời gian đo tăng lên. Hiệu ứng Epps—mức tăng của tương quan giữa các tài sản đo được khi khoảng thời gian dài hơn—được cho là do sự chồng lấn thống kê của động lượng lợi suất khi các tài sản có tương quan thực sự và lợi suất có trí nhớ dài. Phần trình bày đưa ra lời giải thích định tính và định lượng, nhưng văn bản được cung cấp không có bộ dữ liệu, ước tính tham số hoặc so sánh với các cách giải thích khác, nên không xác lập mức độ phù hợp của mô hình trên các thị trường.

Ý chính

• Mô hình kết hợp lợi suất có trí nhớ dài, hiện tượng giá dao động giữa giá mua và giá bán, đuôi dày và thời điểm giao dịch không theo Poisson.
• Hiện tượng giá dao động giữa giá mua và giá bán tạo ra tương quan lợi suất âm trong ngắn hạn.
• Biến động đo được có thể giảm khi khoảng thời gian ước tính lợi suất tăng lên.
• Tương quan giữa các tài sản đo được có thể tăng theo khoảng thời gian, tạo nên hiệu ứng Epps.
• Sự chồng lấn của động lượng có trí nhớ dài được đề xuất là cách giải thích hiệu ứng Epps khi các tài sản thực sự có tương quan.

Thẻ

# 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).

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.