Quantitative Finance· 2026Q1
Çok Değişkenli Karesel Hawkes Süreçlerinin Parametrik Olmayan Kalibrasyonu
Multivariate quadratic Hawkes processes—part II: non-parametric empirical calibration
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni bir çok adımlı, parametrik olmayan kalibrasyon yöntemi, vadeli piyasalarda daha önce belirlenmemiş çapraz varlık geri bildirim etkilerini, çapraz-Zumbach ve çapraz-kaldıraç etkileri dahil olmak üzere ortaya koymaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Kaba taneli veriler kullanarak MQHawkes modelleri için parametrik olmayan, çok adımlı bir kalibrasyon yöntemi sunulmaktadır.
- Çapraz-Zumbach etkileri belirlenmiştir: E-Mini vadeli işlemlerindeki eğilimler diğer vadeli işlemlerin volatilitesini etkilemektedir.
- Geçmiş varlık kovaryansı ile gelecekteki varlık volatilitesini (örneğin, E-Mini - TBOND) birbirine bağlayan yeni bir geri bildirim mekanizması keşfedilmiştir.
- Bir varlığın getiri işaretinin diğerinin volatilitesini etkilediği evrensel bir çapraz-kaldıraç etkisi doğrulanmıştır (örneğin, E-Mini - tekil hisse senedi artık volatilitesi).
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
This is the second part of our work on Multivariate Quadratic Hawkes (MQHawkes) Processes, devoted to the calibration of the model defined and studied analytically in Aubrun, C., Benzaquen, M., & Bouchaud, J. P., Quantitative Finance, 23(5), 741-758 (2023). We propose a non-parametric calibration method based on the general method of moments applied to a coarse-grained version of the MQHawkes model. This allows us to bypass challenges inherent to tick by tick data. Our main methodological innovation is a multi-step calibration procedure, first focusing on ''self'' feedback kernels, and then progressively including cross-effects. Indeed, while cross-effects are significant and interpretable, they are usually one order of magnitude smaller than self-effects, and must therefore be disentangled from noise with care. For numerical stability, we also restrict to pair interactions and only calibrate bi-variate QHawkes, neglecting higher-order interactions. Our main findings are: (a) While cross-Hawkes feedback effects have been empirically studied previously, cross-Zumbach effects are clearly identified here for the first time. The effect of recent trends of the E-Mini futures contract onto the volatility of other futures contracts is especially strong; (b) We have identified a new type of feedback that couples past realized covariance between two assets and future volatility of these two assets, with the pair E-Mini vs TBOND as a case in point; (c) A cross-leverage effect, whereby the sign of the return of one asset impacts the volatility of another asset, is also clearly identified. The cross-leverage effect between the E-Mini and the residual volatility of single stocks is notable, and surprisingly universal across the universe of stocks that we considered.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Quantitative Finance, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Uygulamalı Matematik
Applied MathematicsMathematics