C14 Semiparametric and Nonparametric Methods
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We introduce a regularization and blocking estimator for well-conditioned high-dimensional daily covariances using high-frequency data. Using the Barndorff-Nielsen, Hansen, Lunde, and Shephard (2008a) kernel estimator, we estimate the covariance matrix block-wise and regularize it. A data-driven grouping of assets of similar trading frequency ensures the reduction of data loss due to refresh time sampling. In an extensive simulation study mimicking the empirical features of the S&P 1500 universe we show that the ’RnB’ estimator yields efficiency gains and outperforms competing kernel estimators for varying liquidity settings, noise-to-signal ratios, and dimensions. An empirical application of forecasting daily covariances of the S&P 500 index confirms the simulation results.
Wir verwenden eine neue, auf der Burr-Verteilung basierende Spezifikation aus der Familie der Autoregressive Conditional Duration (ACD) Modelle zur ökonometrischen Analyse der Transaktionsintensitäten während der Börseneinführung (IPO) der Deutsche Telekom Aktie. In diesem Fallbeispiel wird die Leistungsfähigkeit des neu entwickelten Burr-ACD-Modells mit den Standardmodellen von Engle und Russell verglichen, die im Burr-ACD Modell als Spezialfälle enthalten sind. Wir diskutieren außerdem alternative Möglichkeiten, Intra- Tagessaisonalitäten der Handelsintensität in ACD Modellen zu berücksichtigen.