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2013-06-27Dissertation DOI: 10.18452/16765
Three essays on the econometric analysis of high-frequency data
dc.contributor.authorMalec, Peter
dc.date.accessioned2017-06-18T12:25:27Z
dc.date.available2017-06-18T12:25:27Z
dc.date.created2013-07-02
dc.date.issued2013-06-27
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/17417
dc.description.abstractDiese Dissertation behandelt die ökonometrische Analyse von hochfrequenten Finanzmarktdaten. Kapitel 1 stellt einen neuen Ansatz zur Modellierung von seriell abhängigen positiven Variablen, die einen nichttrivialen Anteil an Nullwerten aufweisen, vor. Letzteres ist ein weitverbreitetes Phänomen in hochfrequenten Finanzmarktzeitreihen. Eingeführt wird eine flexible Punktmassenmischverteilung, ein maßgeschneiderter semiparametrischer Spezifikationstest sowie eine neue Art von multiplikativem Fehlermodell (MEM). Kapitel 2 beschäftigt sich mit dem Umstand, dass feste symmetrische Kerndichteschätzer eine geringe Präzision aufweisen, falls eine positive Zufallsvariable mit erheblicher Wahrscheinlichkeitsmasse nahe Null gegeben ist. Wir legen dar, dass Gammakernschätzer überlegen sind, wobei ihre relative Präzision von der genauen Form der Dichte sowie des Kerns abhängt. Wir führen einen verbesserten Gammakernschätzer sowie eine datengetriebene Methodik für die Wahl des geeigneten Typs von Gammakern ein. Kapitel 3 wendet sich der Frage nach dem Nutzen von Hochfrequenzdaten für hochdimensionale Portfolioallokationsanwendungen zu. Wir betrachten das Problem der Konstruktion von globalen Minimum-Varianz-Portfolios auf der Grundlage der Konstituenten des S&P 500. Wir zeigen auf, dass Prognosen, welche auf Hochfrequenzdaten basieren, im Vergleich zu Methoden, die tägliche Renditen verwenden, eine signifikant geringere Portfoliovolatilität implizieren. Letzteres geht mit spürbaren Nutzengewinnen aus der Sicht eines Investors mit hoher Risikoaversion einher.ger
dc.description.abstractIn three essays, this thesis deals with the econometric analysis of financial market data sampled at intraday frequencies. Chapter 1 presents a novel approach to model serially dependent positive-valued variables realizing a nontrivial proportion of zero outcomes. This is a typical phenomenon in financial high-frequency time series. We introduce a flexible point-mass mixture distribution, a tailor-made semiparametric specification test and a new type of multiplicative error model (MEM). Chapter 2 addresses the problem that fixed symmetric kernel density estimators exhibit low precision for positive-valued variables with a large probability mass near zero, which is common in high-frequency data. We show that gamma kernel estimators are superior, while their relative performance depends on the specific density and kernel shape. We suggest a refined gamma kernel and a data-driven method for choosing the appropriate type of gamma kernel estimator. Chapter 3 turns to the debate about the merits of high-frequency data in large-scale portfolio allocation. We consider the problem of constructing global minimum variance portfolios based on the constituents of the S&P 500. We show that forecasts based on high-frequency data can yield a significantly lower portfolio volatility than approaches using daily returns, implying noticeable utility gains for a risk-averse investor.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
dc.rightsNamensnennung
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/
dc.subjectHochfrequenzdatenger
dc.subjectPunktmassenmischverteilungger
dc.subjectmultiplikatives Fehlermodellger
dc.subjectKerndichteschätzungger
dc.subjectGammakernger
dc.subjectPortfolioselektionger
dc.subjectgeblockter Realized-Kernelger
dc.subjecthigh-frequency dataeng
dc.subjectpoint-mass mixtureeng
dc.subjectmultiplicative error modeleng
dc.subjectkernel density estimationeng
dc.subjectgamma kerneleng
dc.subjectportfolio selectioneng
dc.subjectblocked realized kerneleng
dc.subject.ddc330 Wirtschaft
dc.titleThree essays on the econometric analysis of high-frequency data
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-100210728
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/16765
dc.identifier.alephidBV041118364
dc.date.accepted2013-05-30
dc.contributor.refereeHautsch, Nikolaus
dc.contributor.refereeSchienle, Melanie
dc.contributor.refereeLunde, Asger
dc.subject.dnb17 Wirtschaft
dc.subject.rvkQK 810
local.edoc.pages139
local.edoc.type-nameDissertation
local.edoc.institutionWirtschaftswissenschaftliche Fakultät

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