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2022-06-02
英文标题:
《Optimum thresholding using mean and conditional mean square error》
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作者:
Jos\\\'e E. Figueroa-L\\\'opez and Cecilia Mancini
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最新提交年份:
2017
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英文摘要:
  We consider a univariate semimartingale model for (the logarithm of) an asset price, containing jumps having possibly infinite activity (IA). The nonparametric threshold estimator of the integrated variance IV proposed in Mancini 2009 is constructed using observations on a discrete time grid, and precisely it sums up the squared increments of the process when they are below a threshold, a deterministic function of the observation step and possibly of the coefficients of X. All the threshold functions satisfying given conditions allow asymptotically consistent estimates of IV, however the finite sample properties of the truncated realized variation can depend on the specific choice of the threshold. We aim here at optimally selecting the threshold by minimizing either the estimation mean square error (MSE) or the conditional mean square error (cMSE). The last criterion allows to reach a threshold which is optimal not in mean but for the specific volatility (and jumps paths) at hand. A parsimonious characterization of the optimum is established, which turns out to be asymptotically proportional to the L\\\'evy\'s modulus of continuity of the underlying Brownian motion. Moreover, minimizing the cMSE enables us to propose a novel implementation scheme for approximating the optimal threshold. Monte Carlo simulations illustrate the superior performance of the proposed method.
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中文摘要:
我们考虑一个资产价格(对数)的一元半鞅模型,其中包含可能具有无限活动(IA)的跳跃。Mancini 2009年提出的综合方差IV的非参数阈值估值器是使用离散时间网格上的观测值构建的,当其低于阈值时,它精确地求出了过程的平方增量,观测步长的确定函数,可能是X的系数的确定函数。所有满足给定条件的阈值函数都允许对IV进行渐近一致的估计,但是截断实现变量的有限样本特性可能取决于阈值的具体选择。我们的目标是通过最小化估计均方误差(MSE)或条件均方误差(cMSE)来优化选择阈值。最后一个标准允许达到一个阈值,该阈值不是平均值,而是针对手头的特定波动率(和跳跃路径)的最优阈值。建立了最优解的一个简约特征,它与基础布朗运动的L’evy连续模成渐近比例。此外,最小化cMSE使我们能够提出一种新的实现方案来逼近最佳阈值。蒙特卡罗仿真表明了该方法的优越性能。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Applications        应用程序
分类描述:Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学,教育学,流行病学,工程学,环境科学,医学,物理科学,质量控制,社会科学
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2022-6-2 14:53:25
使用均方误差和条件均方误差的最优阈值*Cecilia Mancini+2018年11月15日摘要我们考虑一个资产价格(对数)的单变量半鞅模型,其中包含跳跃可能的有限活动(IA)。[17]中提出的积分方差Iv:=RTσsds的非参数阈值估值器^ivnov是使用离散时间网格上的观测值构造的,它精确地求出了当它们低于阈值时过程的平方增量、观测步长的确定函数以及可能的X系数。所有满足给定条件的阈值函数都具有渐近一致的IV估计,但^ivnca的有限样本特性取决于阈值的具体选择。我们的目标是通过最小化估计均方误差(MSE)或条件均方误差(cMSE)来优化选择阈值。最后一个标准允许达到一个阈值,该阈值不是平均值,而是针对手头的特定波动率和跳跃路径。建立了最优解的简约特征,该特征与基础布朗运动的L'evy连续模成渐近比例。此外,最小化thecMSE使我们能够提出一种新的实现方案来逼近最佳阈值。MonteCarlo仿真表明了该方法的优越性能。关键词:阈值估计器、综合方差、L'evy跳跃、均方误差、条件均方误差、布朗运动路径的连续性模量、数值模式JEL分类代码:C6、C131简介在资产价格模型中包含跳跃成分的重要性已被广泛强调。
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2022-6-2 14:53:28
例如,Huang和Tauchen(在[12]中)根据经验证明,跳跃占标准普尔500指数市场价格方差的7%,文献中提出并应用了许多不同的资产价格跳跃测试(参见[18]第17.3节,以审查最常用的测试)。例如,从经济角度来看,跳跃可能会反映市场对重要公告或事件的反应。因此,带跳跃的半鞅模型广泛应用于各种金融应用中,例如衍生工具定价,并且还考虑了有限的活动跳跃成分(参见例如[8],第15章)。当我们可以离散地观察价格时,分别确定布朗部分(通过积分方差IV)和跳跃对资产价格变化的贡献在许多方面都是至关重要的,例如,用于模型评估和改进波动率预测:例如,在【5】中,在过滤掉跳跃成分后,获得了跳跃存在的拟议测试;在[1]中,分离允许构造两个测试来识别跳跃是否具有有限或有限的变化;文献[2]表明,在计量经济模型中加入一个单独的因子来解释已实现方差的跳跃,可以显著改善输出*美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学数学系,63130(figueroa@math.wustl.edu)+佛罗伦萨大学管理与经济系,via delle Pandette 9,50127(塞西莉亚。mancini@unifi.it)样本波动率预测。
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2022-6-2 14:53:31
模型的正确识别对期权定价和风险管理以及资产配置有着重大影响:例如,Carr和Wu(在[7]中)表明,随着到期时间接近于零,期权价格的渐近行为在很大程度上是不同的,这取决于基础模型是否包含跳跃,以及跳跃是否具有有限或有限的变化;Liu、Longstaff和Pan(在[16]中)发现,在模型中加入跳跃事件会显著影响最优投资策略。对于离散(无噪声)观测,主要通过使用多功率变化(MPV)和截断(或阈值)实现的方差(TRV)从综合方差(IV)中非参数分离跳跃(参见第17.2节[18]),了解其他方法。MPV所依据的观察结果是,当跳跃活动结束时,在随后的采样间隔内发生跳跃的概率非常小,但当活动结束时,这种概率要大得多。因此,一般情况下,MPV可能无法正常工作。相比之下,TRV已被证明在存在任何特定活动跳跃成分的情况下也是一致的([17])。此外,只要跳跃具有有限的变化,这是有效的。然而,截断水平(阈值)的选择对IV有限样本的估计性能有影响。当阈值太小或太大时,估计误差很大。在第一种情况下,太多的增量被丢弃,包括含有布朗部分相关信息的增量,而TRV低估了IV。在第二种情况下,太多的增量被保留在TRV内,包括许多包含跳跃的增量,导致对IV的高估。
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2022-6-2 14:53:34
文献中提出了许多不同的数据驱动的阈值选择,例如Ait Sahalia和Jacod[1](其中第4节)选择了αh0.2形式的阈值水平,其中h是观察步骤,α是过程连续鞅部分标准偏差的乘数(其他选择在[18]第418页中描述)。然而,对于给定的时间分辨率h,控制估计误差是很重要的,在这里,我们寻找一个内生的、理论上支持的最佳选择。我们考虑模型dxt=σtdWt+dJt,(1),其中W是标准布朗运动,σ是c'adl'ag过程,J是纯跳半鞅(SM)过程。我们假设我们有一个记录{x,Xt,…,Xtn},记录了x在固定时间间隔[0,T]上的离散观测值。我们还定义iZ,或niZ,增量Zti-Zti公司-1对于任何过程Z和阈值函数r(σ,h),观察步骤h的任何确定性非负函数,以及(σt)t的已实现波动路径的总和测度σ≥0,对于任何值σ∈ R以下条件满足要求→0r(σ,h)=0,limh→0r(σ,h)h logh=+∞.我们知道TRV,由^IVn给出:=nXi=1(iX)I{(九)≤r(σti-1,hi)},(2)其中hi:=ti-ti公司-是IV的一致估计量:=RTσsds,作为supihi→ 0,只要(σt)t≥0是[0,T]上从零开始的a.s.边界距离。在跳跃过程J具有有限变化(FV)且观测值均匀分布的情况下,估计量也是渐近高斯且有效的。对于有限样本中阈值(TH)的选择,我们考虑以下两个最优性标准:最小均方误差最小化,IV估计中的预期二次误差;和最小化cMSE,即以跳跃过程J和波动过程(σs)s的实现路径为条件的预期二次误差≥0
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2022-6-2 14:53:37
尽管如上所述,已经提出了许多不同的选择程序,但有关最佳选择的文献却相当稀少。在[10]中,对于一类具有有限活性(FA)跳跃和绝对连续特征的加性过程,考虑了最小化跳跃错误分类预期数量的TH。尽管其中表明,在具有FA跳跃的L'evy过程的情况下,所提出的准则渐近等价于theMSE的最小化,但后一个最优性准则在[10]中没有直接分析。在这里,我们不仅研究了存在FA跳跃时的MSE标准,还考虑了不确定性跳跃,并进一步介绍了新的cMSE标准。最后一个标准允许达到一个阈值,该阈值不是平均值,而是针对手头的特定波动率和跳跃路径,因此在非平稳过程的情况下特别有吸引力,对于非平稳过程,即使MSE可行,每个实现与无条件平均值的偏差可能相当大,从而导致无条件标准的性能不佳。此外,从实用的角度来看,最小化cMSE很重要,如第5节所示,在该节中,我们提出了一种新的在FA跳跃过程存在的TH选择方法。假设等间距观测,结果表明,对于任何半鞅X,其波动性和跳跃过程独立于基础布朗运动,两个量MSE和cMSE是TH的显式函数,在每个标准下,存在一个最优TH,并且是显式给定方程的解,在两个标准下,方程不同。
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