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时间可变零概率财务收益模型

作者

上市的：
  • 吉纳罗·苏卡拉特
  • 斯特芬·格伦伯格

摘要

观察到的财务回报等于零的概率不一定为零。这可能是由于价格离散性或四舍五入误差、流动性问题（如交易量低）、市场关闭、数据问题（如因缺失值导致的数据插补）、市场特有的特征等。此外，零概率可能会发生变化，并取决于市场条件。然而，在收益波动率的标准模型中，例如ARCH、SV和连续时间模型，零概率为零、常数或两者兼而有之。我们提出了一类新的模型，它允许时变零概率，并且可以与收益波动率的标准模型相结合：当零概率为常数且等于零时，它们被嵌套并作为特殊情况获得。另一个吸引人的地方是，新类别的回报特性（例如波动率、偏度、峰度、价值-风险、预期短缺）是作为基础波动率模型的函数获得的。新类别允许零概率和波动率规范中的自回归条件动力学，以及额外的协变量。模拟表明，如果没有适当地处理零点，参数和风险估计是有偏差的，并且一个应用表明，如果不考虑时变零点概率，风险估计在实践中可能会有很大的偏差。

建议引用

  • Sucarrat，Genaro&Grönneberg，Steffen，2016年。"具有时变零概率的财务回报模型,"MPRA纸68931，德国慕尼黑大学图书馆。
    • 手柄：RePEc:pra:mprapa:68931
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引用人：

    1. Francq，Christian&Sucarrat，Genaro，2017年。"多元log-GARCH-X财务收益模型的方程组估计,"多元分析杂志爱思唯尔，第153（C）卷，第16-32页。
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    1. Christian Francq和Genaro Sucarrat，2018年。"基于ARMA表示的对数GARCH模型的指数齐次QMLE,"金融计量经济学杂志牛津大学出版社，第16卷（1），第129-154页。
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