【摘 要】
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在金融高频数据研究领域,学者们关于不同类型风险的内在关系并未深入探讨。从高频数据角度,本文首次对市场微观结构噪声、波动率跳跃之间的关系进行了理论分析。估计出微观结
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在金融高频数据研究领域,学者们关于不同类型风险的内在关系并未深入探讨。从高频数据角度,本文首次对市场微观结构噪声、波动率跳跃之间的关系进行了理论分析。估计出微观结构噪声方差,通过构造新的跳跃分离方法,分离出波动中跳跃成分,给出流动性度量指标,并以上证综合指数为例,对微观结构噪声、跳跃、流动性三者关系进行实证分析。结果表明噪声越大指数发生跳跃的可能性越高;流动性越强指数的噪声越小,并且发生跳跃的可能性越低,并对此现象给出相应的解释。
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