Estimating the Covariance Matrix From Unsynchronized High Frequency Financial
Lingua: inglese
Editore: Forgotten Books, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: Forgotten Books, London, Regno UnitoForgotten Books
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Print on Demand. This book delves into the complex world of high-frequency financial data, exploring techniques to accurately estimate the covariance matrix of currency exchange rates. The author provides a comprehensive framework for utilizing unsynchronized and noisy data, addressing the challenges posed by observation noise, which can hinder the consistency of traditional estimators. The book highlights the importance of determining an optimal observation frequency to minimize estimation variance. It also examines the practical application of these methods in estimating daily covariance and correlation matrices of three major currency exchange rates, revealing insights into the dynamic relationships between these currencies over time. The author's innovative approach offers valuable tools for financial analysts and risk managers seeking to make informed decisions based on high-frequency data in the ever-changing financial landscape. This book is a reproduction of an important historical work, digitally reconstructed using state-of-the-art technology to preserve the original format. In rare cases, an imperfection in the original, such as a blemish or missing page, may be replicated in the book.…
Codice articolo 9781334538483_0
- Titolo
- Estimating the Covariance Matrix From Unsynchronized High Frequency Financial
- Autore
- Bin Zhou
- Editore
- Forgotten Books
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- New
- Tipo di libro
- print-on-demand item
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1334538484
- ISBN 13
- 9781334538483
- Cataloghi dei venditori
- Statistics
The estimation of the covariance matrix of financial prices is necessary in port folio optimization and risk management. Besides sample covariance, many other estimators have been proposed (stein 1975, Dey and Srinivasan However, estimating the covariance matrix from daily data can have serious problems. Jobson and Korkie (1980) indicated that, in some cases, it is better to use the identical matrix instead of the sample covariance matrix in the port folio selection. The problem is that the number of observations is not enough to estimate all entries of a big covariance matrix. To get around the problem, one may want to collect more data over longer time interval. However, the changing condition of markets may prevent us to do so. Another approach is to impose constrains on the covariance matrix to reduce the number of free parameters (frost and Savaino, The constrain may be subjective and not reflect the reality of the market. This paper explores another possibility of using high frequency data. Because of fast-growing computer power, data is now available in ultra - high frequency, such as tick-by - tick. Exchange rates, for example, can easily have over one million observations in one year.
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