Christina D·王。;莫克兰，Per A。 利用高频数据对杠杆效应的估计。 （英语） Zbl 1367.62286号 美国统计协会。 109，第505号，197-215（2014）. 摘要：杠杆效应已经成为一种广泛研究的现象，它描述了股票收益率与其波动率之间（通常）的负关系。尽管股票收益率的这一特征已被公认，但对这一现象的大多数研究都是基于参数模型的横截面校准。在统计方面，以前的大多数工作都是在每日或更长的回报期内进行的，很少有人仔细研究其估计，尤其是使用高频数据。然而，杠杆效应的估计很重要，因为只有可靠地估计杠杆效应时，才能进行合理的推断。在本文中，我们提供了一类杠杆效应随机测度的非参数估计。为了构造具有良好统计特性的估计量，我们引入了一个新的随机杠杆效应参数。在随机波动率模型下，给出了有微观结构噪声和无微观结构噪声情况下的估计量及其统计性质。在渐近性中，推导了估计量的一致性和极限分布，并通过仿真结果得到了证实。为了保持一致性，在估计器中添加了一个先前未知的偏差校正因子。还探讨了估计量的应用。该估计器提供了研究高频回归的机会，从而不仅利用先前的波动率，而且利用杠杆效应预测波动率。该估计器还揭示了偏度和杠杆效应之间的理论联系，从而进一步导致对偏度的预测。此外，采用类似于杠杆效应估计的思想，很容易将这些方法扩展到研究股票收益的其他重要方面，例如波动率的波动性。 引用于22文件 MSC公司： 62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用 62G07年 密度估算 62克20 非参数推理的渐近性质 关键词：一致性;离散观测;效率;Itô过程;微观结构噪声;已实现波动率;偏斜度;稳定收敛 软件：alr3 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.D.Wang}和\textit{P.A.Mykland}，J.Am.Stat.Assoc.109，No.505，197--215（2014；Zbl 1367.62286） 全文： 内政部 参考文献： [1] DOI:10.1016/j.jfineco.2013.02.018·doi:10.1016/j.jfineco.2013.02.018 [2] 阿伊特·沙利亚·Y，《统计年鉴》37第184页–（2009年）·Zbl 1155.62057号 ·doi:10.1214/07-AOS568 [3] 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