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即期方差中的粗糙度？使用已实现测度估计分数对数正态随机波动率模型的GMM方法

作者

上市的：
  • 安妮·博尔科

    （奥胡斯大学和CREATES）

  • 吉姆·克里斯滕森

    （奥胡斯大学和CREATES）

  • 米科·帕卡宁

    （伦敦帝国理工学院和CREATES）

  • 贝齐尔根·维利耶夫

    （奥胡斯大学和CREATES）

摘要

本文提出了分数对数正态随机波动率模型参数联合估计的广义矩方法。我们证明了在任意Hurst指数下，基于积分方差的估计量是一致的。此外，在更强的条件下，我们还导出了一个中心极限定理。即使将综合方差替换为从离散高频数据计算得出的波动性实现度量，这些结果仍然成立。然而，在实际中，已实现的估计器包含采样误差，其影响是使分形系数向“粗糙度”倾斜。我们构造了一种分析方法来控制这种误差。在模拟研究中，我们基于整个记忆谱的集成方差和实现方差证明了我们的方法具有令人信服的小样本特性。我们表明，偏差校正可以衰减估计参数中的任何系统偏差。我们的程序适用于来自众多领先股票指数的经验高频数据。使用我们稳健的方法，赫斯特指数估计约为0.05，证实了综合方差中的粗糙度。

建议引用

  • Anine E.Bolko、Kim Christensen、Mikko S.Pakkanen和Bezirgen Veliyev，2020年。"即期方差中的粗糙度？使用已实现测度估计分数对数正态随机波动率模型的GMM方法,"创建研究论文2020-12年，奥胡斯大学经济与商业经济系。
    • 手柄：RePEc:aah:创建：2020-12
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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    1. Bolko，Anine E.&Christensen，Kim&Pakkanen，Mikko S.&Veliyev，Bezirgen，2023年。"一种估计随机波动粗糙度的GMM方法,"计量经济学杂志，爱思唯尔，第235卷（2），第745-778页。
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      • 安徒生、托本·G·和波勒斯列夫、蒂姆·和克里斯托弗森、彼得·F·和迪博尔德、弗朗西斯·X·，2005年。"波动性预测,"CFS工作文件系列2005/08，金融研究中心（CFS）。
      • Torben G.Andersen和Tim Bollerslev、Peter F.Christoffersen和Francis X.Diebold，2005年。"波动性预测,"NBER工作文件11188，国家经济研究局。
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    20. Meddahi，N.，2001年。"波动率建模的特征函数方法,"Cahiers de recherche餐厅2001-29年，CIREQ经济定量研究中心。

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