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离散价格变化的日内随机波动：动态Skellam模型

作者

上市的：
  • 暹粒·扬·库普曼
  • 罗格尔·利特
  • 安德烈·卢卡斯

摘要

我们使用一个新的动态Skellam模型研究了在纽约证券交易所交易的四只流动股票的日内随机波动性，该模型用于高频逐点离散价格变化。由于似然函数在分析上很难处理，因此我们依靠数值方法对其进行评估。考虑到每天每个系列的观测次数很高（1000到10000），我们采用了计算效率高的方法，包括蒙特卡罗积分。波动性的日内动态和没有价格影响的大量交易需要对基本动态Skellam模型进行重要调整。样本内残差诊断和良好的数据统计表明，最终模型能够很好地拟合数据。对日内波动率的广泛日常预测研究表明，与其他建模方法相比，动态修改的Skellam模型提供了准确的预测。本文的补充材料可在网上获得。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:taf:jnlasa:v:112:y:2017:i:520:p:1490-1503
    内政部：10.1080/01621459.2017.1302878
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