市场（非）有效性、波动率聚类与非线性依赖的稳健推断新方法
计量经济学
2023-12-01 v4 统计理论
统计理论
摘要
许多金融和经济变量，包括金融收益，表现出非线性依赖、异质性和重尾性。这些性质可能使基于收益及其平方的样本自相关函数渐近正态性的传统方法对经济与金融市场中的（非）有效性和波动率聚类分析产生问题。本文提出应对上述问题的新方法。我们给出的结果论证了使用基于绝对收益及其有符号版本的（小）次幂的市场（非）有效性和波动率聚类度量。我们进一步给出了在一般时间序列（包括GARCH型过程）情形下对这些度量进行稳健推断的新方法。这些方法基于稳健的统计量检验，并给出了关于其适用性的新结果。在这些方法中，参数估计（例如非线性依赖度量的估计）针对数据组计算，推断基于所得组估计上的统计量。这在实际金融市场中满足的异质性和依赖假设下给出了有效的稳健推断。数值结果与实证应用证实了所提方法的优势和广泛适用性。
引用
@article{arxiv.2006.01212,
title = {New Approaches to Robust Inference on Market (Non-)Efficiency, Volatility Clustering and Nonlinear Dependence},
author = {Rustam Ibragimov and Rasmus Pedersen and Anton Skrobotov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.01212},
year = {2023}
}