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离散价格变化和不规则间隔观测的日内GARCH模型

作者

上市的：
  • 弗拉迪姆‘ir Holy’

摘要

我们为高频价格开发了一个新的观测驱动模型。我们考虑了不规则间隔的观察、同步交易、价格离散性和市场微观结构噪音。使用平滑样条曲线捕捉交易持续时间与价格波动之间的关系，以及交易持续时间和价格波动的日内模式。该动态模型基于记分驱动框架中具有时变波动性的零膨胀Skellam分布。市场微观结构噪声通过包含移动平均成分进行过滤。模型采用最大似然法进行估计。在对IBM股票的实证研究中，我们证明该模型与数据非常吻合。除了建模日内波动率外，它还可以用于测量每日已实现的波动率。

建议引用

  • 弗拉迪米尔·霍利，2022年。"离散价格变化和不规则间隔观测的日内GARCH模型,"论文2211.12376，arXiv.org，2024年5月修订。
    • 手柄：RePEc:arx：论文：2211.12376
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