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重叠观测数据对超高频数据推断的影响
澳门新葡8455最新网站:2017年12月26日 08:44 点击数:

报告人:刘志

报告地点:澳门新葡8455最新网站四楼学术报告厅

报告澳门新葡8455最新网站:2017年12月28日星期四16:00-17:00

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报告摘要:

In estimating integrated volatility using high-frequency data, it is well documented that the presence of microstructure noise presents a major challenge. Recent literature has shown that the presence of multiple observations, a common feature in datasets, brings additional difficulty. In this study, we show that the pre-averaging estimator is still consistent under multiple observations, and the related asymptotic distribution of the estimator is established. We also show that the pre-averaging estimator based on multiple observations achieves the same asymptotic efficiency as the “ideal” estimator that assumes we know the exact trading times of all transactions. Simulation studies support the theoretical results, and we also illustrate the estimator using real data analysis.

主讲人概况:

刘志,澳门大学数学系助理教授。2011年博士毕业于香港科技大学。主要研究方向包括: 金融高频数据分析,随机过程统计推断,生物信息等。其研究近年来获得了多项基金的资助,在统计学、金融和生物信息方面发表论文30余篇,其中包括AoS, JASA, JoE, JBES, Bioinformatics等优秀期刊。2017年获澳门大学优秀研究奖。

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