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Enregistrement W1814362305 · doi:10.3868/s060-001-012-0002-6

Empirical Evidence of the Leverage Effect in a Stochastic Volatility Model: A Realized Volatility Approach

2012· article· en· W1814362305 sur OpenAlexaff
Dinghai Xu, Yuying Li

Notice bibliographique

RevueFrontiers of Economics in China · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Risk and Volatility Modeling
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolatility (finance)Stochastic volatilityEconometricsForward volatilityVolatility swapImplied volatilityRealized varianceVolatility smileVariance swapLeverage effectEconomicsLeverage (statistics)Volatility risk premiumProxy (statistics)MathematicsStatisticsAutoregressive conditional heteroskedasticity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing attention has been focused on the analysis of the realized volatility, which can be treated as a proxy for the true volatility. In this paper, we study the potential use of the realized volatility as a proxy in a stochastic volatility model estimation. We estimate the leveraged stochastic volatility model using the realized volatility computed from five popular methods across six sampling-frequency transaction data (from 1-min to 60- min) based on the trust region method. Availability of the realized volatility allows us to estimate the model parameters via the MLE and thus avoids computational challenge in the high dimensional integration. Six stock indices are considered in the empirical investigation. We discover some consistent findings and interesting patterns from the empirical results. In general, the significant leverage effect is consistently detected at each sampling frequency and the volatility persistence becomes weaker at the lower sampling frequency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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