Kedves Látogató! Amennyiben hibát talál az oldalon, vagy további, technikai okokból adódó problémája merül fel, kérjük, hívja az ügyfélszolgálatot. Telefonszám 06-80-203-776. Köszönettel Magyar Nemzeti Bank.
EN

WP 2007/4. Jin-Chuan Duan-Fülöp András: A részvényárfolyamok ugrási gyakoriságának vizsgálata nagy frekvenciás adatokon mikrostrukturális zajok jelenlétében

nyomtatás

A tanulmányban feltételezzük, hogy a részvényárfolyamok mozgását időben változó szórású ugró-diffuziós folyamatok írják le. A modell vizsgálatára egy ökonometriai módszert fejlesztettünk ki, amit nagyfrekvenciás adatokon mikrostrukturális zajok jelenlétében alkalmaztunk. A módszer egy lokalizált részecske szűrő és egy Monte-Carlo EM-algoritmus segítségével ad maximum likelihood becslést. 2004-es napon belüli IBM-részvényárakat vizsgálva azt találtuk, hogy döntő fontosságú a nagyfrekvenciás adatok alkalmazása ahhoz, hogy a gyakori kis ugrásokat elkülönítsük a ritka nagy ugrásoktól. Kereskedési időben az ugrások gyakoriak és kis méretűek, amik jelentősen különböznek a kereskedési időn kívüli ritka és nagy ugrásoktól. 5, illetve 10 perces mintagyakoriság esetében az eredmények döntő módon függenek attól, hogy a leptokurtikus mikrostukturális zajokat figyelembe vesszük-e. A mikrostrukturális zajok figyelmen kívül hagyása az ugrási gyakoriság 50 százalékos felülbecsléséhez vezethet.