Efficient covariance estimation for asynchronous noisy high-frequency data

Markus Bibinger

edoc-Server der Humboldt-Universität zu Berlin

Band einer Schriftenreihe

Autor(en):	Markus Bibinger
Titel:	Efficient covariance estimation for asynchronous noisy high-frequency data
Erscheinungsjahr:	2008
Erschienen in:	Preprints aus dem Institut für Mathematik 17 (Mathematik-Preprints) ISSN: 0863-0976
Volltext:	pdf (urn:nbn:de:kobv:11-100190824)
Fachgebiet(e):	Mathematik
Schlagwörter (eng):	Quadratic covariation estimator, Asynchronous observations, Market microstructure noise, Subsampling, Multi-scale estimator, Optimal rate
Herausgeber:	Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II, Institut für Mathematik
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Abstract (eng):

We focus on estimating the integrated covariance of log-price processes in the presence of market microstructure noise. We construct an efficient unbiased estimator for the quadratic covariation of two Itô processes in the case where high-frequency asynchronous discrete returns under market microstructure noise are observed. This estimator is based on synchronization and multi-scale methods and attains the optimal rate of convergence. A Monte Carlo study analyzes the finite sample size characteristics of our estimator.

Zugriffsstatistik:

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Generiert am 19.06.2013, 12:53:45