ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

Tekintse át a kiválasztott módszereket egymás mellett; az eltérő sorok kiemelve jelennek meg.

Nagyfrekvenciás adatok és piaci mikrostruktúra-elemzés×HAR-RV modell a realizált volatilitásról×
TudományterületPénzügyPénzügy
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve20072009
MegalkotóHasbrouck (2007); Aït-Sahalia & Jacod (2014)Fulvio Corsi
TípusMarket microstructure / high-frequency econometricsLinear time-series regression for volatility
AlapműHasbrouck, J. (2007). Empirical Market Microstructure: The Institutions, Economics, and Econometrics of Securities Trading. Oxford University Press. ISBN: 978-0195301649Corsi, F. (2009). A Simple Approximate Long-Memory Model of Realized Volatility. Journal of Financial Econometrics, 7(2), 174–196. DOI ↗
Alternatív nevekmarket microstructure, high-frequency financial econometrics, tick data analysis, Yüksek Frekanslı Veri ve Piyasa Mikro YapısıHAR-RV, heterogeneous autoregressive realized volatility, Corsi HAR model, HAR-RV Modeli (Heterogeneous Autoregressive Realized Volatility)
Kapcsolódó55
ÖsszefoglalóMarket microstructure analysis studies how prices form from tick-level trade and quote data, examining order-book dynamics, the bid-ask spread, and price discovery. The modern econometric framework was set out by Hasbrouck (2007) and extended for high-frequency data by Aït-Sahalia and Jacod (2014).The HAR-RV model, introduced by Fulvio Corsi in 2009, forecasts realized volatility by decomposing it into daily, weekly, and monthly components. It is a simple linear regression that mirrors how market participants with different investment horizons react to volatility, and it naturally captures the long-memory behaviour of volatility.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: Market Microstructure Analysis · HAR-RV Model. Letöltve 2026-06-18, forrás: https://scholargate.app/hu/compare