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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

    （阿姆斯特丹VU大学）

  • 罗格尔·利特

    （阿姆斯特丹VU大学）

  • 安德烈·卢卡斯

    （阿姆斯特丹VU大学）

摘要

我们引入了一个动态Skellam模型，该模型测量了高频滴答离散股价变化的随机波动性。我们模型的似然函数在分析上很难处理，需要使用蒙特卡罗积分方法进行数值评估。拟议的方法适用于纽约证券交易所四只股票的逐笔交易数据。我们需要快速的模拟方法来进行似然评估，因为每天每个序列的观察次数从1000到10000不等。波动性的日内动态和没有价格影响的交易频率的复杂性需要对动态Skellam模型进行进一步的非平凡调整。样本内残差诊断和良好的统计数据表明，最终模型为数据提供了良好的拟合。对日内波动率的广泛预测研究表明，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。

建议引用

  • Siem Jan Koopman&Rutger Lit&Andre Lucas，2015年。"离散价格变动中的日内随机波动性：动态Skellam模型,"廷伯根研究所讨论文件15-076/IV/DSF94，廷伯根研究所。
    • 手柄：RePEc:tin:wppaper:20150076
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    3. 李梦恒（Mengheng Li）和暹粒（Siem Jan）（S.J.）科普曼（Koopman），2018年。"美国通货膨胀中随机波动的未观测成分：估计和信号提取,"廷伯根研究所讨论文件18-027/III，廷伯根研究所。
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    5. Ole E.Barndorff Nielsen和Neil Shephard，2005年。"金融计量经济学中的变异、跳跃、市场摩擦和高频数据,"OFRC工作文件系列2005年2月8日，牛津金融研究中心。
    6. 暹粒·扬·库普曼（Siem Jan Koopman）、罗格斯·利特（Rutger Lit）和土明·阮（Thuy Minh Nguyen），2012年。"基于状态空间方法的快速重要抽样,"廷伯根研究所讨论文件12-008/4，廷伯根研究所，2014年10月16日修订。
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    11. Timo Dimitriadis、Roxana Halbleib、Jeannine Polivka、Jasper Rennspies、Sina Streicher和Axel Friedrich Wolter，2022年。"时变扩散模型中实现方差估计的有效抽样,"论文2212.11833，arXiv.org，2023年12月修订。
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    17. 克里斯托夫·乔罗（Christophe Choro）、弗洛里安·伊尔波（Florian Ielpo）和贝诺·特塞维（Beno嵷t Sévi），2017年。"跳跃对预测收益密度的贡献,"打印后哈尔什-01442618，哈尔。
    18. Siem Jan Koopman、AndréLucas和Marcel Scharth，2016年。"用参数驱动和观测驱动模型预测时变参数,"经济学与统计学综述麻省理工学院出版社，第98卷（1），第97-110页，3月。
    19. Falk Bräuring和Siem Jan Koopman，2016年。"动态因子网络模型及其在全球信用风险中的应用,"工作文件波士顿联邦储备银行16-13。
    20. Mesters，G.&Koopman，S.J.，2014年。"横截面和时间随机效应的广义动态面板数据模型,"计量经济学杂志爱思唯尔，第180（2）卷，第127-140页。

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    关键词

    非高斯时间序列模型;波动率模型;重要性抽样;数值积分;高频数据;离散的价格变化。;
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    • C22型-数学与定量方法——单方程模型；单变量时间序列模型；动态分位数回归；动态治疗效果模型；扩散过程
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    • 第58页-数学和定量方法——计量经济学建模——金融计量经济学

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