Ước tính độ biến động ngẫu nhiên từ giá mở cửa, cao nhất, thấp nhất và đóng cửa

Tóm tắt

Bài báo phát triển các mô hình độ biến động ngẫu nhiên sử dụng giá mở cửa và đóng cửa cùng với mức cao nhất và thấp nhất quan sát được trong mỗi kỳ. Lý do là các mức giá cực trị trong một kỳ chứa thông tin về độ biến động mà quan sát từ giá đóng cửa kỳ này đến kỳ khác có thể bỏ sót. Các mô hình dùng bốn thước đo giá đó để suy luận diễn biến nền tảng của độ biến động giá tài sản và được so sánh với các phương pháp liên quan trong tài liệu trước đây.

Bài báo cũng bàn về các phương pháp Monte Carlo tuần tự để khớp mô hình. Bài báo minh họa các đặc tính của chúng qua nghiên cứu mô phỏng và dữ liệu chỉ số S&P 500. Phần mô tả được cung cấp không báo cáo kết quả hiệu suất so sánh cụ thể hoặc xác lập rằng phương pháp cải thiện kết quả giao dịch. Phạm vi của nghiên cứu là ước tính độ biến động; chất lượng suy luận phụ thuộc vào mô hình, quy trình khớp và thông tin thu được từ các mức giá cực trị trong kỳ.

Ý chính

• Mức cao nhất và thấp nhất trong kỳ có thể cung cấp thông tin về độ biến động ngoài giá mở cửa và đóng cửa.
• Lớp mô hình được đề xuất kết hợp quan sát mở cửa, cao nhất, thấp nhất và đóng cửa để suy luận động thái độ biến động.
• Bài báo so sánh các mô hình với những phương pháp liên quan từ nghiên cứu hiện có.
• Các thuật toán Monte Carlo tuần tự được thảo luận để khớp mô hình.
• Phương pháp được minh họa bằng mô phỏng và dữ liệu chỉ số S&P 500.

Thẻ

# Stochastic Volatility Models Including Open, Close, High and Low Prices


# Stochastic Volatility Models Including Open, Close, High and Low Prices









Mounting empirical evidence suggests that the observed extreme prices within a trading period can provide valuable information about the volatility of the process within that period. In this paper we define a class of stochastic volatility models that uses opening and closing prices along with the minimum and maximum prices within a trading period to infer the dynamics underlying the volatility process of asset prices and compares it with similar models that have been previously presented in the literature. The paper also discusses sequential Monte Carlo algorithms to fit this class of models and illustrates its features using both a simulation study and data form the SP500 index.

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.