PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2009 | 26 | nr 76 Zastosowanie matematyki w ekonomii | 83--96
Tytuł artykułu

Metody szacowania wewnątrzdziennej sezonowości w analizie danych finansowych pochodzących z pojedynczych transakcji

Autorzy
Warianty tytułu
Estimation Methods of Intraday Seasonality in Transaction Financial Data Analysis
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Celem artykułu jest krótkie omówienie cech charakterystycznych dla danych finansowych o ultrawysokiej częstotliwości oraz prezentacja metod modelowania i szacowania wewnątrzdziennej sezonowości aktywności transakcyjnej. W ramach tych metod przedstawione zostaną dwa podejścia: interpolacja za pomocą kubicznych funkcji sklejanych oraz estymacja jądrowa. W danych finansowych UHF wyznaczana jest kubiczna funkcja sklejana z węzłami umieszczonymi w każdej pełnej godzinie trwania sesji. Węzłom odpowiadają średnie czasy trwania między zdarzeniami procesu transakcyjnego dla kolejnych godzin sesji. W przypadku estymacji jądrowej odwzorowanie wewnątrzdziennej sezonowości jest szacowane jako estymator jądrowy Nadaraya-Watsona funkcji regresji czasów trwania pomiędzy zdarzeniami procesu transakcyjnego względem odpowiadających im sekund w ciągu dnia. (abstrakt oryginalny)
EN
The aim of this article is to present special characteristics of the ultra-high-frequency financial data and the estimation methods of intraday seasonality of trading activity. Ultra-high-frequency financial data (transactions data or tick-by-tick data) are defined as a full record of transactions and their associated characteristics. In this case we study the transaction arrival times and accompanying measures. Ultra-high-frequency data have some unique characteristics that do not appear in lower frequencies. In particular, the author discusses unequally spaced time intervals, discrete price changes and the existence of intraday seasonality of time duration between transactions. The author presents two main estimation methods of intraday seasonality: natural cubic splines and kernel estimation. In case spline smoothing diurnal factor is determined by first averaging the durations between transactions over 30 minute or 60 minute intervals for each day and then fitting a cubic splines with nodes at each half-hour or an hour. In the second case a Nadaraya-Watson kernel estimator of regression of the raw duration on the time of day is used. (original abstract)
Twórcy
autor
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie
Bibliografia
  • Bauwens L., Giot P., Asymmetric ACD Models: Introducing Price Information in ACD Models, CORE Discussion Paper 2002 no 9844.
  • Bauwens L., Giot P., The Logarithmic ACD Model: an Application to the Bid-Ask Quote Process of Three NYSE Stocks, "Annales d'Économie et de Statistique" 2000 nr 60, s. 117-149.
  • Bauwens L., Veredas D., The Stochastic Conditional Duration Model: a Latent Variable Model for the Analysis of Financial Durations, "Journal of Econometrics" 2004 no 119, s. 381-412.
  • Bień K., Model ACD - podstawowa specyfikacja i przykład zastosowania, "Przegląd Statystyczny" 2006 t. 53, nr 3.
  • Ćwik J., Koronacki J., Statystyczne systemy uczące się, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2005.
  • Dacorogna M.M., Gençay R., Müller U., Olsen R.B., Pictet O.V., An Introduction to High-Frequency Finance, Academic Press, San Diego 2001.
  • Doman M., Doman R., Ekonometryczne modelowanie dynamiki polskiego rynku finansowego, AE, Poznań, 2004.
  • Domański C., Pruska K., Nieklasyczne metody statystyczne, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2000.
  • Engle R.F., Russell J.R., Autoregressive Conditional Duration: a New Model for Irregularly Spaced Transaction Data, "Econometrica" 1997 no 66, s.l127-1162.
  • Engle R.F., The Econometrics of Ultra-High-Frequency Data, "Econometrica" 2000 no 68, s. 1-22.
  • Fantazzini D., Financial Markets Microstructure and High Frequency Data: Theoretical Issues, Stylized Facts and Econometric Tools, D.U. Press, Bologna 2004.
  • Gatnar E., Walesiak M., Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009.
  • Giot P., Market Risk Models for Intraday Data, "European Journal of Finance" 2005 no 11, s. 187-212.
  • Hastie T., Tibshirani R., Friedman J.H., The Elements of Statistical Learning, Springer-Verlag, New York 2001.
  • Hautsch N., Modelling Irregularly Spaced Financial Data, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2004.
  • O'Hara M., Market Microstructure Theory, Blackwell Inc., Oxford 1995.
  • Osińska M., Ekonometria finansowa, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2006.
  • Roll R., A Simple Implicit Measure of the Effective Bid-Ask Spread in an Efficient Market, "The Journal of Finance" 1984 t. 39, no 4.
  • Stoer J., Wstęp do metod numerycznych, Polskie Wydawnictwo Naukowe, Warszawa 1979.
  • Strickland C.M., Forbes C.S., Martin G.M., Bayesian Analysis of the Stochastic Conditional Duration Model, Working Paper 14/2003, Monash University, Australia 2003.
  • Tsay R.S., Analysis of Financial Time Series, Wiley Series in Probability and Statistics, John Wiley&Sons, New York 2002.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000165967661

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.