谢尚宇副教授最新论文被A类期刊Journal of Econometrics接受发表

谢尚宇副教授最新论文被A类期刊Journal of Econometrics接受发表

       我系谢尚宇副教授与香港科技大学Yingying Li和Xinghua Zheng合作的最新论文《Efficient Estimation of Integrated Volatility Incorporating Trading Information》被A类期刊Journal of Econometrics接受发表。

       该论文研究了资产收益波动率的建模和度量问题。随着近些年高频交易和报价数据的可获得性，高频数据的建模和风险管理成为一个重要的的研究领域。由于高频数据的可获得性，也使得更准确的估计波动率成为可能，然而高频数据中市场微观结构的作用，包括买卖价差、价格离散取值等等，对准确估计波动率产生显著的影响。因而发展了不同的方法处理微观结构来得到波动率的估计，代表性的工作，如Zhang等（2005，2006）的TSRV和MSRV估计，Barndorff等（2008）的核函数估RK，Jacod等（2009）的预平均法PAV，Xiu（2010）的准极大似然估计QMLE等。本文在通常的噪声可加假设下，主要研究了考虑市场微观结构的影响下，同时利用可获得的高频交易和报价数据，提出一类参数模型建模市场微观结构，估计积分波动率。文章中所提出的估计方法较现有的估计方法具有更快的收敛速度，更加有效。实际数据结果还发现，用一个简单的线性模型，参数模型可以解释70-80%的噪声；为理解市场微观结构和寻找更有效的参数模型提供了一般的框架和重要的概念，具有理论和实际意义。