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Abstract: Observed high-frequency prices are contaminated with liquidity costs or market microstructure noise. Using such data, we derive a new asset return variance estimator inspired by the market microstructure literature to explicitly model the noise and remove it from observed returns before estimating their variance. The returns adjusted for the estimated liquidity costs are either totally or partially free from noise. If the liquidity costs are fully removed, the sum of squared high-frequency returns - which would be inconsistent for return variance when based on observed returns - becomes a consistent variance estimator when based on adjusted returns. This novel estimator achieves the maximum possible rate of convergence. However, if the liquidity costs are only partially removed, the residual noise is smaller and closer to an exogenous white noise than the original noise. Therefore, any volatility estimator that is robust to noise relies on weaker noise assumptions if it is based on adjusted returns than if it is based on observed returns.

Résumé: Les prix des actifs observés à haute fréquence sont « contaminés » par des coûts de liquidité ou du bruit en raison de la présence d’effets de microstructure. S’inspirant de la littérature qui étudie la microstructure des marchés, l’auteure met au point un nouvel estimateur qui permet de modéliser explicitement le bruit à partir de ces données et de l’éliminer des rendements observés de l’actif avant d’estimer leur variance. Les rendements corrigés des coûts de liquidité estimés sont totalement ou partiellement exempts de bruit. Dans le cas où les coûts de liquidité sont entièrement retranchés, la somme des carrés des rendements à haute fréquence devient un estimateur convergent de la variance si celle-ci est calculée sur la base des rendements corrigés et non sur celle des rendements observés. Ce nouvel estimateur converge à une vitesse maximale. Toutefois, lorsqu’une partie seulement des coûts de liquidité est éliminée, le bruit résiduel est plus petit et plus proche d’un bruit blanc exogène que le bruit initial. En conséquence, un estimateur robuste de la volatilité n’exige pas d’hypothèses aussi fortes sur le bruit s’il est fondé sur les rendements corrigés plutôt que sur les rendements observés.

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