基于门限预平均已调整多次幂变差的可积波动估计及其应用
发布时间：2021-02-28 14:51
本文在市场微观结构噪声和跳跃下新提出一类可积波动估计.这些估计联合采用了预平均已调整多次幂变差估计和门限技术,分别消除噪声和跳跃的影响.我们同时给出这一估计的渐近性质,包括一致性和中心极限定理.蒙特卡罗模拟结果表明这一估计对噪声和Lévy跳跃稳健,并且相比预平均已调整多次幂变差（PMMV）估计（Vetter, 2008）具有更好的表现.在实证应用中,基于中国股市逐笔交易的高频数据估计出2015年股灾前后上证50成分股的连续波动,跳跃波动以及噪声波动,并且研究了它们之间相互关系.实证发现:1)噪声波动对潜在收益波动具有正向预测作用,但该预测作用主要针对连续波动,对跳跃波动预测作用并不显著;2)噪声波动具有很强的相依性,连续波动对其具有显著正向预测作用,而跳跃波动对其不存在显著的预测能力.本文研究结果表明噪声包含了有助于潜在价格波动预测的信息,不完全是"噪声",其包含的信息有待深入挖掘.
【文章来源】：系统工程理论与实践. 2019,39(04)北大核心CSSCI
【文章页数】：24 页
【部分图文】：
TPMSV估计渐近分布的栩拟
第４期??张传海：基于门限预平均已调整多次幂变差的可积波动估计及其应用??９５７??的，而是呈现一定相依结构，这同Ｈａｎｓｅｎ和ＬｕｎｄｅＭ以及Ｊａｃｏｄ等陶发现一致．最后，从图４（ｄ）中可以??看出预平均收益呈现强烈的自相关性，这与预平均收益在理论上呈Ｉ－渐近独立的结论相一致．??（ａ）噪声收益时序图?（ｂ）预平均收益时序图??㈦噪声收益的ＡＣＦ??４．２高频波动的分离??（ｄ）预平均收益的ＡＣＦ??图４浦发银行噪声收益与预平均收益??如前所述，ＣＶ，ＪＶ与ＮＶ具有不同的金融学含义，基于前面新提出的ＩＶ估计，我们可以从超髙频金融??数据中将三者分离开．??首先，图５（ａ），?５（ｂ）与５（ｃ）分别给出了浦发银行的总波动（ＰＭＲＶ），连续波动（ＴＰＭＢＶ）和噪声波动??（ＮＶ）的时序图．从中可以看出浦发银行总波动有几个明显的异常波动区间：第一个异常波动区间对应２０１４??年１１月２４日到１２月３１日的上涨区间，有数据表明，在短短的２８个交易日期间上证综指便暴涨３０．０７％；??第二个异常波动区间对应２０１５年６月１５日到７月８日的急跌阶段，此区间内异常波动幅度最大，期间??上证综指暴涨３２％；第三个异常波动区间幅度相比前两个幅度较小，对应２０１５年８月１８日到８月２６日??的第二轮暴跌阶段，期间上证综指跌达２９％，这同现实情况有着非常好的吻合．其次，图５（ｄ）给出了统计量??（ｌ〇ｇｊＰＭｉ？Ｖ（：ｎ？?—?ｌ〇ｇ：ＴＰＭ５Ｖ（Ｆ片）的时序图．从中可以看出在绝大多数时期，这一序列位于ｙ?＝?０之??上表明在样本期内存在许多跳跃，而且跳跃呈现聚集的现象，这同已有发现一致．最后，在表４中，从左到右??我们给出各成分股的日均
是呈现一定相依结构，这同Ｈａｎｓｅｎ和ＬｕｎｄｅＭ以及Ｊａｃｏｄ等陶发现一致．最后，从图４（ｄ）中可以??看出预平均收益呈现强烈的自相关性，这与预平均收益在理论上呈Ｉ－渐近独立的结论相一致．??（ａ）噪声收益时序图?（ｂ）预平均收益时序图??㈦噪声收益的ＡＣＦ??４．２高频波动的分离??（ｄ）预平均收益的ＡＣＦ??图４浦发银行噪声收益与预平均收益??如前所述，ＣＶ，ＪＶ与ＮＶ具有不同的金融学含义，基于前面新提出的ＩＶ估计，我们可以从超髙频金融??数据中将三者分离开．??首先，图５（ａ），?５（ｂ）与５（ｃ）分别给出了浦发银行的总波动（ＰＭＲＶ），连续波动（ＴＰＭＢＶ）和噪声波动??（ＮＶ）的时序图．从中可以看出浦发银行总波动有几个明显的异常波动区间：第一个异常波动区间对应２０１４??年１１月２４日到１２月３１日的上涨区间，有数据表明，在短短的２８个交易日期间上证综指便暴涨３０．０７％；??第二个异常波动区间对应２０１５年６月１５日到７月８日的急跌阶段，此区间内异常波动幅度最大，期间??上证综指暴涨３２％；第三个异常波动区间幅度相比前两个幅度较小，对应２０１５年８月１８日到８月２６日??的第二轮暴跌阶段，期间上证综指跌达２９％，这同现实情况有着非常好的吻合．其次，图５（ｄ）给出了统计量??（ｌ〇ｇｊＰＭｉ？Ｖ（：ｎ？?—?ｌ〇ｇ：ＴＰＭ５Ｖ（Ｆ片）的时序图．从中可以看出在绝大多数时期，这一序列位于ｙ?＝?０之??上表明在样本期内存在许多跳跃，而且跳跃呈现聚集的现象，这同已有发现一致．最后，在表４中，从左到右??我们给出各成分股的日均噪声比匕总波动估计ＰＭＲＶ，连续波动估计ＴＰＭＢＶ，分别基于＠钟和１５分??钟的ＲＶ，ＢＶ
【参考文献】：
期刊论文
[1]极端金融事件对系统性风险的影响分析——以中国银行部门为例[J]. 唐文进,苏帆. 经济研究. 2017(04)
[2]股指期货交易会降低股市跳跃风险吗?[J]. 陈海强,张传海. 经济研究. 2015(01)
[3]股价跳跃与宏观信息发布[J]. 赵华,秦可佶. 统计研究. 2014(04)
[4]加权已实现极差四次幂变差分析及其应用[J]. 唐勇,刘微. 系统工程理论与实践. 2013(11)
[5]噪声、跳跃与高频价格波动——基于门限预平均实现波动的分析[J]. 马丹,尹优平. 金融研究. 2012(04)
[6]我国股票市场连续性波动与跳跃性波动实证研究[J]. 陈国进,王占海. 系统工程理论与实践. 2010(09)
本文编号：3056014
【文章来源】：系统工程理论与实践. 2019,39(04)北大核心CSSCI
【文章页数】：24 页
【部分图文】：
TPMSV估计渐近分布的栩拟
第４期??张传海：基于门限预平均已调整多次幂变差的可积波动估计及其应用??９５７??的，而是呈现一定相依结构，这同Ｈａｎｓｅｎ和ＬｕｎｄｅＭ以及Ｊａｃｏｄ等陶发现一致．最后，从图４（ｄ）中可以??看出预平均收益呈现强烈的自相关性，这与预平均收益在理论上呈Ｉ－渐近独立的结论相一致．??（ａ）噪声收益时序图?（ｂ）预平均收益时序图??㈦噪声收益的ＡＣＦ??４．２高频波动的分离??（ｄ）预平均收益的ＡＣＦ??图４浦发银行噪声收益与预平均收益??如前所述，ＣＶ，ＪＶ与ＮＶ具有不同的金融学含义，基于前面新提出的ＩＶ估计，我们可以从超髙频金融??数据中将三者分离开．??首先，图５（ａ），?５（ｂ）与５（ｃ）分别给出了浦发银行的总波动（ＰＭＲＶ），连续波动（ＴＰＭＢＶ）和噪声波动??（ＮＶ）的时序图．从中可以看出浦发银行总波动有几个明显的异常波动区间：第一个异常波动区间对应２０１４??年１１月２４日到１２月３１日的上涨区间，有数据表明，在短短的２８个交易日期间上证综指便暴涨３０．０７％；??第二个异常波动区间对应２０１５年６月１５日到７月８日的急跌阶段，此区间内异常波动幅度最大，期间??上证综指暴涨３２％；第三个异常波动区间幅度相比前两个幅度较小，对应２０１５年８月１８日到８月２６日??的第二轮暴跌阶段，期间上证综指跌达２９％，这同现实情况有着非常好的吻合．其次，图５（ｄ）给出了统计量??（ｌ〇ｇｊＰＭｉ？Ｖ（：ｎ？?—?ｌ〇ｇ：ＴＰＭ５Ｖ（Ｆ片）的时序图．从中可以看出在绝大多数时期，这一序列位于ｙ?＝?０之??上表明在样本期内存在许多跳跃，而且跳跃呈现聚集的现象，这同已有发现一致．最后，在表４中，从左到右??我们给出各成分股的日均
是呈现一定相依结构，这同Ｈａｎｓｅｎ和ＬｕｎｄｅＭ以及Ｊａｃｏｄ等陶发现一致．最后，从图４（ｄ）中可以??看出预平均收益呈现强烈的自相关性，这与预平均收益在理论上呈Ｉ－渐近独立的结论相一致．??（ａ）噪声收益时序图?（ｂ）预平均收益时序图??㈦噪声收益的ＡＣＦ??４．２高频波动的分离??（ｄ）预平均收益的ＡＣＦ??图４浦发银行噪声收益与预平均收益??如前所述，ＣＶ，ＪＶ与ＮＶ具有不同的金融学含义，基于前面新提出的ＩＶ估计，我们可以从超髙频金融??数据中将三者分离开．??首先，图５（ａ），?５（ｂ）与５（ｃ）分别给出了浦发银行的总波动（ＰＭＲＶ），连续波动（ＴＰＭＢＶ）和噪声波动??（ＮＶ）的时序图．从中可以看出浦发银行总波动有几个明显的异常波动区间：第一个异常波动区间对应２０１４??年１１月２４日到１２月３１日的上涨区间，有数据表明，在短短的２８个交易日期间上证综指便暴涨３０．０７％；??第二个异常波动区间对应２０１５年６月１５日到７月８日的急跌阶段，此区间内异常波动幅度最大，期间??上证综指暴涨３２％；第三个异常波动区间幅度相比前两个幅度较小，对应２０１５年８月１８日到８月２６日??的第二轮暴跌阶段，期间上证综指跌达２９％，这同现实情况有着非常好的吻合．其次，图５（ｄ）给出了统计量??（ｌ〇ｇｊＰＭｉ？Ｖ（：ｎ？?—?ｌ〇ｇ：ＴＰＭ５Ｖ（Ｆ片）的时序图．从中可以看出在绝大多数时期，这一序列位于ｙ?＝?０之??上表明在样本期内存在许多跳跃，而且跳跃呈现聚集的现象，这同已有发现一致．最后，在表４中，从左到右??我们给出各成分股的日均噪声比匕总波动估计ＰＭＲＶ，连续波动估计ＴＰＭＢＶ，分别基于＠钟和１５分??钟的ＲＶ，ＢＶ
【参考文献】：
期刊论文
[1]极端金融事件对系统性风险的影响分析——以中国银行部门为例[J]. 唐文进,苏帆. 经济研究. 2017(04)
[2]股指期货交易会降低股市跳跃风险吗?[J]. 陈海强,张传海. 经济研究. 2015(01)
[3]股价跳跃与宏观信息发布[J]. 赵华,秦可佶. 统计研究. 2014(04)
[4]加权已实现极差四次幂变差分析及其应用[J]. 唐勇,刘微. 系统工程理论与实践. 2013(11)
[5]噪声、跳跃与高频价格波动——基于门限预平均实现波动的分析[J]. 马丹,尹优平. 金融研究. 2012(04)
[6]我国股票市场连续性波动与跳跃性波动实证研究[J]. 陈国进,王占海. 系统工程理论与实践. 2010(09)
本文编号：3056014
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