Irregular sampling and central limit theorems for power variations: The continuous case
Irregular sampling and central limit theorems for power variations: The continuous case
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DOI：
10.1214/11-aihp432
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发表时间：
2011-11
影响因子：
1.5
通讯作者：
Takaki Hayashi;J. Jacod;N. Yoshida
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Takaki Hayashi;J. Jacod;N. Yoshida
在高频数据的背景下，人们通常必须处理在不规则间隔时间发生的观察，例如在金融交易时间。在这里，我们研究如何估计的平方或其他权力的波动率是受不规则间隔的数据。重点是抽样方案的假设，允许提供一致的估计，连同相关的中心极限定理，特别是当抽样方案取决于所观察到的过程本身。简历在高级财务人员的背景下，他经常从财务人员的交易瞬间获取信息。在这篇文章中，我们的研究者评论了对carré整体或其他动力的估计，即波动性受données的波动性的影响。L'accent est mis sur le type d'hypothèses qu'il est nécessaire de faire sur la répartition des observations，en particulier lorsque celles-ci dependent du process observé lui-même，de façon à obtenir un théorème limite central pour nos estimatives. MSC：初级60 G44; 62 M09;次级60 G42; 62 G20
In the context of high frequency data, one often has to deal with observations occurring at irregularly spaced times, at transaction times for example in finance. Here we examine how the estimation of the squared or other powers of the volatility is affected by irregularly spaced data. The emphasis is on the kind of assumptions on the sampling scheme which allow to provide consistent estimators, together with an associated central limit theorem, and especially when the sampling scheme depends on the observed process itself. Résumé. Dans le contexte de données à haute fréquences, il est fréquent de recueillir les informations le long d’une grille irrégilière, par exemple aux instants de transaction pour les données financières. Dans cet article, nous étudions comment l’estimation de l’intégrale du carré, ou d’autres puissances, de la volatilité est affectée par l’irrégularité des données. L’accent est mis sur le type d’hypothèses qu’il est nécessaire de faire sur la répartition des observations, en particulier lorsque celles-ci dépendent du processus observé lui-même, de façon à obtenir un théorème limite central pour nos estimateurs. MSC: Primary 60G44; 62M09; secondary 60G42; 62G20