We study the finite sample properties of the Fourier estimator of the 的简体中文翻译

We study the finite sample properti

We study the finite sample properties of the Fourier estimator of the integrated leverage effect in the presence of microstructure noise contamination. Our estimation strategy is related to a measure of the contemporaneous correlation between financial 回报 and their volatility increments. We do not prior assume that the aforementioned correlation is constant, as mainly done in the literature. We instead consider it as a stochastic process. In this framework, we show that the Fourier estimator is asymptotically unbiased but its mean squared error diverges when noisy high-frequency data are in use. This drawback of the estimator is further analyzed in a simulation study where a feasible estimation strategy is developed to tackle this problem. The paper concludes with an empirical study on the leverage effect patterns estimated using high-frequency data for the S&P 500 期货 between January 2007 and December 2008. △ Less
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我们研究了在存在微结构噪声污染的情况下,综合杠杆效应的傅立叶估计器的有限样本性质。我们的估计策略与衡量金融回报与其波动增量之间的同期相关性有关。我们不像先前在文献中所做的那样事先假设上述相关是恒定的。相反,我们将其视为随机过程。在此框架中,我们表明傅立叶估计量是渐近无偏的,但是当使用嘈杂的高频数据时,其均方误差会发散。在模拟研究中进一步分析了估计器的缺点,在模拟研究中,开发了可行的估计策略来解决此问题。
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我们研究在存在微结构噪声污染的情况下,综合杠杆效应的 Fourier 估计器的有限采样特性。我们的估计策略与衡量财务与波动性增量之间的同时期相关性有关。我们事先不假定上述相关性是恒定的,这主要是在文献中完成的。相反,我们把它视为一个随机的过程。在此框架中,我们表明,Fourier 估计器是无症状的不偏不倚的,但当噪声高频数据使用时,其平均平方误差会偏离。在开发可行的估计策略来解决这个问题的模拟研究中,进一步分析了估算器的这一缺点。论文最后对2007年1月至2008年12月使用高频数据估算的杠杆效应模式进行了实证研究。• 更少
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研究了微结构噪声污染下积分杠杆效应Fourier估计的有限样本性质。我们的估计策略与金融收益率与其波动率增量之间的同期相关性的度量有关。我们先前并没有假设上述相关性是恒定的,就像文献中主要做的那样。相反,我们认为这是一个随机过程。在这个框架中,我们证明了当高频噪声数据被使用时,Fourier估计器是渐近无偏的,但是它的均方误差发散。在模拟研究中进一步分析了该估计器的缺点,并提出了一种可行的估计策略来解决这个问题。本文最后以2007年1月至2008年12月期间标普500指数的高频数据为例,对杠杆效应模式进行了实证研究。△减<br>
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