Нерегулярно розташовані часові ряди в дослідженнях фінансів / економіки

14

У дослідженнях фінансової економетрії дуже часто досліджується взаємозв'язок між фінансовими часовими рядами, які набувають форми щоденних даних . Змінна часто робиться , наприклад, приймаючи різницю журналу; . $I(0)$ $\ln(P_t)-\ln(P_{t-1})$

Однак щоденні дані означають, що щотижня є точок даних, а субота та неділя відсутні. Здається, це не згадується у прикладній літературі, про яку я знаю. Ось декілька тісно пов'язаних питань, які виникають із цього спостереження: $5$

Чи кваліфікується це як неправильно розміщені дані, навіть якщо фінансові ринки закриті протягом вихідних?
Якщо так, то які наслідки для обгрунтованості існуючих емпіричних результатів отримані досі у величезній кількості паперів, які ігнорують це питання?

— Jase
джерело

6

Що стосується вашого першого питання, цю проблему іноді називають ефектом вихідних . На мою думку, відповідь залежить від контексту. Наприклад, це питання має багато сенсу у випадку повернення акцій. Дивіться, наприклад, тут , тут , тут і тут . Але я не впевнений, чи цей ефект стосується інших контекстів.

@Procrastinator Надішліть відповідь, це дуже добре !!

— Jase

Існує кількісна фінансова економіка, яка може бути більш підходящою для отримання повноцінних відповідей. Насправді існує набагато більше проблем, ніж вихідні: ночі, банківські канікули ... тощо, які погіршуються при різних джерелах цін.

— lcrmorin

1

Повне розкриття! Я не знаю про фінанси / економіку, тому заздалегідь вибачте за своє незнання. Але я вважаю це питання ширшим, ніж фінанси. Аналіз нерегулярних вибіркових даних виникає у багатьох інших сферах, таких як біологія та медицина. Одним із недоліків класичних підходів, таких як Авторегресивна регресія (АР), є їх слабкість у роботі з нерегулярними вибірковими даними. Однак цю проблему можна вирішити за допомогою Гауссових процесів. Він використовується, наприклад, тут або тут .

— оміді
джерело

0

Традиційно ми не турбуємось про неторговельні дні і вважаємо це регулярно розміщеними даними. Однак є два можливих наслідки, про які вам доведеться турбуватися.

Перший - це вплив часу на імпульс та взаємодія з провідними показниками. Якщо у вас є відстала змінна, яка є хорошим лідером - скажімо, це середня температура - то деякі ваші дані даних будуть відставати на наступний день (п’ятниця -> четвер), а інші - три дні (понеділок -> п’ятниця). Через це можуть бути помилкові результати.

Друге питання - це діяльність, яка відбувається, коли ринки закриті. Після години торгівлі, ціноутворення опціонів тощо. Якщо вони є фактором, вам може бути краще обчислити регулярно проміжок часу та інтерполювати чи облікувати неторговельні дні іншим способом.

— JasonRDalton
джерело

Тільки тому, що ринки закриті, не означає, що він регулярно розподіляється. Якщо ми розглядаємо це як основний процес, який ми дискретно проводимо вибірку (коли ринки відкриваються), але все одно розвивається, коли ринки закриті, то це нерегулярно. Я вважаю, що ця метафора постійної еволюції є більш корисною, оскільки вона узгоджується із стрибками, що відкриваються близько (відкрита вся інформація із закритих часів за 1 момент).

— Jase