Estimadores De Media Móvil Basados En La Varianza Integrada

Econometrics Reviews Vol 27, pp. 79-111 (2008) con A. Lunde y J. Large. Resumen: Se examinan los filtros de media móvil (MA) para estimar la varianza integrada (IV) de un precio de activo financiero en un marco donde los datos de precios de alta frecuencia están contaminados con el ruido de la microestructura del mercado. Mostramos que la suma de los residuos cuadráticos de MA debe ser escalada para permitir un estimador adecuado de IV. El estimador escalado se muestra consistente, de primer orden eficiente, y asintóticamente Gaussian distribuido sobre la varianza integrada bajo supuestos restrictivos. En los supuestos más plausibles, como la volatilidad que varía en el tiempo, el modelo de MA se especifica erróneamente. Esto motiva un extenso estudio de simulación de los méritos del estimador basado en MA bajo especificación errónea. Específicamente, consideramos la volatilidad no constante combinada con errores de redondeo y diversas formas de dependencia entre el ruido y los rendimientos eficientes. Hacemos una comparación del estimador escalonado basado en MA para submuestrear y realizar estimadores de núcleo y encontrar que el estimador basado en MA funciona bien a pesar de la falta de especificación. Estimaciones basadas en el promedio de la varianza integrada Examinamos los filtros del promedio móvil (MA) para estimar la varianza integrada (IV), los coeficientes de corrección de polarización, los datos de alta frecuencia, la varianza integrada, el promedio móvil, la varianza reali - zada y la volatilidad realizada. ) De un precio de activo financiero en un marco en el que los datos de precios de alta frecuencia están contaminados con el ruido de la microestructura del mercado. Mostramos que la suma de los residuos cuadráticos de MA debe ser escalada para permitir un estimador adecuado de IV. El estimador escalado se muestra consistente, de primer orden eficiente, y asintóticamente Gaussian distribuido sobre la varianza integrada bajo supuestos restrictivos. En los supuestos más plausibles, como la volatilidad que varía en el tiempo, el modelo de MA se especifica erróneamente. Esto motiva un extenso estudio de simulación de los méritos del estimador basado en MA bajo especificación errónea. Específicamente, consideramos la volatilidad no constante combinada con errores de redondeo y diversas formas de dependencia entre el ruido y los rendimientos eficientes. Hacemos una comparación del estimador escalonado basado en MA para submuestrear y realizar estimadores de núcleo y encontrar que el estimador basado en MA funciona bien a pesar de la falta de especificación. Si experimenta problemas al descargar un archivo, compruebe si tiene la aplicación adecuada para verla primero. En caso de problemas adicionales, lea la página de ayuda de IDEAS. Tenga en cuenta que estos archivos no están en el sitio IDEAS. Por favor sea paciente ya que los archivos pueden ser grandes. Como el acceso a este documento está restringido, es posible que desee buscar una versión diferente en Investigación relacionada (más adelante) o buscar una versión diferente de la misma. Artículo provisto por Taylor Francis Journals en su revista Econometric Reviews. Moving Estimadores basados ​​en el promedio de la varianza integrada Peter Reinhard Hansen Universidad de Carolina del Norte (UNC) en Chapel Hill - Departamento de Economía Universidad de Aarhus - CREA Jeremy H. Large Universidad de Oxford - Examinamos los filtros de media móvil (MA) para estimar la varianza integrada del precio de un activo financiero en un marco en el que los datos de precios de alta frecuencia están contaminados con el ruido de la microestructura de la mercadotecnia. Se demuestra que la suma de cuadrado MA residuos debe ser escalado para que sea un estimador adecuado de la varianza integrada. El estimador escalado se muestra consistente, de primer orden eficiente, y asintóticamente Gaussian distribuido sobre la varianza integrada bajo supuestos restrictivos. Bajo suposiciones más plausibles, como la volatilidad temporal, el modelo de MA está mal especificado. Esto motiva un extenso estudio de simulación de los méritos del estimador basado en MA bajo especificación errónea. Específicamente consideramos: volatilidad no constante combinada con errores de redondeo y diversas formas de dependencia entre el ruido y rendimientos eficientes. Hacemos una comparación del estimador escalonado basado en MA para submuestrear y realizar estimadores de núcleo y encontrar que el estimador basado en MA funciona bien a pesar de la falta de especificación. Número de páginas en archivo PDF: 32 Palabras clave: Variación integrada, variación realizada, volatilidad realizada, media móvil, corrección sesgada Clasificación JEL: C10, C22, C80 Fecha de publicación: 5 de junio de 2006 Hansen, Peter Reinhard y Large, Jeremy H Y Lunde, Asger, estimadores de variación integrada de media móvil (8 de agosto de 2006). Disponible en SSRN: ssrn / abstract906120 o dx. doi. org/10.2139/ssrn.906120 Información de contacto Peter Reinhard Hansen (Autor de Contacto) Universidad de Carolina del Norte (UNC) en Chapel Hill - Departamento de Economía (correo electrónico) Chapel Hill, NC 27599 Estados Unidos University of Aarhus - CREATES (correo electrónico)