Điều chỉnh đồng hồ ngẫu nhiên để mô hình hóa độ lệch và đuôi lợi suất

Tóm tắt

Bài báo đề xuất các đồng hồ ngẫu nhiên được điều chỉnh cho mô hình tài chính thời gian liên tục, nhằm biểu diễn hoạt động giao dịch và nắm bắt lợi suất bất đối xứng, có đuôi dày. Phương pháp điều chỉnh các đồng hồ hình thành từ các quá trình con Lévy, hoặc các quá trình tổng quát hơn có gia số độc lập không âm, bằng các hạt nhân dựa trên ý tưởng lấy trung bình lặp lại. Tham số điều chỉnh kiểm soát mức độ điều chỉnh mà không làm giảm số giao dịch hay thay đổi cường độ giao dịch.

Các tác giả phân tích biến đổi Laplace, bộ ba đặc trưng và cumulant, với ứng dụng tiềm năng trong ước lượng, hiệu chỉnh quyền chọn và mô phỏng. Họ xây dựng quy trình ước lượng dựa trên moment với hợp lý cực đại theo biên cho một số mô hình khuếch tán có bước nhảy và mô hình ổn định điều biến, sau đó nghiên cứu lợi suất hằng ngày của S&P 500 và Bitcoin. Phân tích thực nghiệm được trình bày như bằng chứng cho các tác động mong muốn, nhưng phần trích dẫn không nêu kết quả hay quy mô tác động. Cách tiếp cận cũng phụ thuộc vào các họ đồng hồ được chọn và giả định mô hình.

Ý chính

• Đồng hồ ngẫu nhiên được điều chỉnh nhằm nắm bắt tính bất đối xứng và rủi ro đuôi của lợi suất.
• Lựa chọn hạt nhân điều chỉnh các quá trình có gia số độc lập không âm mà không đổi cường độ giao dịch hay số lượng giao dịch.
• Một siêu tham số kiểm soát mức điều chỉnh và có thể tạo ra nhiều mức độ lệch cùng độ nhọn vượt chuẩn.
• Khung này bao gồm đặc trưng hóa lý thuyết, ước lượng, hiệu chỉnh quyền chọn và ứng dụng mô phỏng.
• Nghiên cứu thực nghiệm sử dụng lợi suất hằng ngày của S&P 500 và Bitcoin.

Thẻ

# Regulating stochastic clocks


# Regulating stochastic clocks









Stochastic clocks represent a class of time change methods for incorporating trading activity into continuous-time financial models, with the ability to deal with typical asymmetrical and tail risks in financial returns. In this paper we propose a significant improvement of stochastic clocks for the same objective but without decreasing the number of trades or changing the trading intensity. Our methodology targets any Lévy subordinator, or more generally any process of nonnegative independent increments, and is based on various choices of regulating kernels motivated from repeated averaging. By way of a hyperparameter linked to the degree of regulation, arbitrarily large skewness and excess kurtosis of returns can be easily achieved. Generic-time Laplace transforms, characterizing triplets, and cumulants of the regulated clocks and subsequent mixed models are analyzed, serving purposes ranging from statistical estimation and option price calibration to simulation techniques. Under specified jump--diffusion processes and tempered stable processes, a robust moment-based estimation procedure with profile likelihood is developed and a comprehensive empirical study involving S\&P500 and Bitcoin daily returns is conducted to demonstrate a series of desirable effects of the proposed methods.

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.