เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การวิเคราะห์ข้อมูลความถี่สูงและโครงสร้างตลาดจุลภาค× | แบบจำลอง HAR-RV ของความผันผวนที่รับรู้ได้× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การเงิน | การเงิน |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2007 | 2009 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Hasbrouck (2007); Aït-Sahalia & Jacod (2014) | Fulvio Corsi |
| ประเภท≠ | Market microstructure / high-frequency econometrics | Linear time-series regression for volatility |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Hasbrouck, J. (2007). Empirical Market Microstructure: The Institutions, Economics, and Econometrics of Securities Trading. Oxford University Press. ISBN: 978-0195301649 | Corsi, F. (2009). A Simple Approximate Long-Memory Model of Realized Volatility. Journal of Financial Econometrics, 7(2), 174–196. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | market microstructure, high-frequency financial econometrics, tick data analysis, Yüksek Frekanslı Veri ve Piyasa Mikro Yapısı | HAR-RV, heterogeneous autoregressive realized volatility, Corsi HAR model, HAR-RV Modeli (Heterogeneous Autoregressive Realized Volatility) |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | Market 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. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|