Correcting the Errors : A Note on Volatility Forecast Evaluation Based on High-Frequency Data and Realized Volatilities

This note develops general model-free adjustment procedures for the calculation of unbiased volatility loss functions based on practically feasible realized volatility benchmarks. The procedures, which exploit the recent asymptotic distributional results in Barndorff-Nielsen and Shephard (2002a), are both easy to implement and highly accurate in empirically realistic situations. On properly accounting for the measurement errors in the volatility forecast evaluations reported in Andersen, Bollerslev, Diebold and Labys (2003), the adjustments result in markedly higher estimates for the true degree of return-volatility predictability.

Efficient estimation using the characteristic function : theory and applications with high frequency data

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"Empirical Analysis of Jumps Contribution to Volatility Forecasting Using High Frequency Data".

Rapport de recherche présenté à la Faculté des arts et des sciences en vue de l'obtention du grade de Maîtrise en sciences économiques.

Bootstrapping high frequency data

Nous développons dans cette thèse, des méthodes de bootstrap pour les données financières de hautes fréquences. Les deux premiers essais focalisent sur les méthodes de bootstrap appliquées à l’approche de "pré-moyennement" et robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. En se basant sur cette ap- proche d’estimation de la volatilité intégrée en présence d’erreurs de microstructure, nous développons plusieurs méthodes de bootstrap qui préservent la structure de dépendance et l’hétérogénéité dans la moyenne des données originelles. Le troisième essai développe une méthode de bootstrap sous l’hypothèse de Gaussianité locale des données financières de hautes fréquences. Le premier chapitre est intitulé: "Bootstrap inference for pre-averaged realized volatility based on non-overlapping returns". Nous proposons dans ce chapitre, des méthodes de bootstrap robustes à la présence d’erreurs de microstructure. Particulièrement nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée utilisant des rendements "pré-moyennés" proposés par Podolskij et Vetter (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à hautes fréquences consécutifs qui ne se chevauchent pas. Le "pré-moyennement" permet de réduire l’influence de l’effet de microstructure avant d’appliquer la volatilité réalisée. Le non-chevauchement des blocs fait que les rendements "pré-moyennés" sont asymptotiquement indépendants, mais possiblement hétéroscédastiques. Ce qui motive l’application du wild bootstrap dans ce contexte. Nous montrons la validité théorique du bootstrap pour construire des intervalles de type percentile et percentile-t. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap peut améliorer les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques, pourvu que le choix de la variable externe soit fait de façon appropriée. Nous illustrons ces méthodes en utilisant des données financières réelles. Le deuxième chapitre est intitulé : "Bootstrapping pre-averaged realized volatility under market microstructure noise". Nous développons dans ce chapitre une méthode de bootstrap par bloc basée sur l’approche "pré-moyennement" de Jacod et al. (2009), où les rendements "pré-moyennés" sont construits sur des blocs de rendements à haute fréquences consécutifs qui se chevauchent. Le chevauchement des blocs induit une forte dépendance dans la structure des rendements "pré-moyennés". En effet les rendements "pré-moyennés" sont m-dépendant avec m qui croît à une vitesse plus faible que la taille d’échantillon n. Ceci motive l’application d’un bootstrap par bloc spécifique. Nous montrons que le bloc bootstrap suggéré par Bühlmann et Künsch (1995) n’est valide que lorsque la volatilité est constante. Ceci est dû à l’hétérogénéité dans la moyenne des rendements "pré-moyennés" au carré lorsque la volatilité est stochastique. Nous proposons donc une nouvelle procédure de bootstrap qui combine le wild bootstrap et le bootstrap par bloc, de telle sorte que la dépendance sérielle des rendements "pré-moyennés" est préservée à l’intérieur des blocs et la condition d’homogénéité nécessaire pour la validité du bootstrap est respectée. Sous des conditions de taille de bloc, nous montrons que cette méthode est convergente. Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles. Le troisième chapitre est intitulé: "Bootstrapping realized covolatility measures under local Gaussianity assumption". Dans ce chapitre nous montrons, comment et dans quelle mesure on peut approximer les distributions des estimateurs de mesures de co-volatilité sous l’hypothèse de Gaussianité locale des rendements. En particulier nous proposons une nouvelle méthode de bootstrap sous ces hypothèses. Nous nous sommes focalisés sur la volatilité réalisée et sur le beta réalisé. Nous montrons que la nouvelle méthode de bootstrap appliquée au beta réalisé était capable de répliquer les cummulants au deuxième ordre, tandis qu’il procurait une amélioration au troisième degré lorsqu’elle est appliquée à la volatilité réalisée. Ces résultats améliorent donc les résultats existants dans cette littérature, notamment ceux de Gonçalves et Meddahi (2009) et de Dovonon, Gonçalves et Meddahi (2013). Les simulations Monte Carlo montrent que le bootstrap améliore les propriétés en échantillon fini de l’estimateur de la volatilité intégrée par rapport aux résultats asymptotiques et les résultats de bootstrap existants. Nous illustrons cette méthode en utilisant des données financières réelles.

Inference for nonparametric high-frequency estimators with an application to time variation in betas

We consider the problem of conducting inference on nonparametric high-frequency estimators without knowing their asymptotic variances. We prove that a multivariate subsampling method achieves this goal under general conditions that were not previously available in the literature. We suggest a procedure for a data-driven choice of the bandwidth parameters. Our simulation study indicates that the subsampling method is much more robust than the plug-in method based on the asymptotic expression for the variance. Importantly, the subsampling method reliably estimates the variability of the Two Scale estimator even when its parameters are chosen to minimize the finite sample Mean Squared Error; in contrast, the plugin estimator substantially underestimates the sampling uncertainty. By construction, the subsampling method delivers estimates of the variance-covariance matrices that are always positive semi-definite. We use the subsampling method to study the dynamics of financial betas of six stocks on the NYSE. We document significant variation in betas within year 2006, and find that tick data captures more variation in betas than the data sampled at moderate frequencies such as every five or twenty minutes. To capture this variation we estimate a simple dynamic model for betas. The variance estimation is also important for the correction of the errors-in-variables bias in such models. We find that the bias corrections are substantial, and that betas are more persistent than the naive estimators would lead one to believe.

Mesure et Prévision de la Volatilité pour les Actifs Liquides

Le prix efficient est latent, il est contaminé par les frictions microstructurelles ou bruit. On explore la mesure et la prévision de la volatilité fondamentale en utilisant les données à haute fréquence. Dans le premier papier, en maintenant le cadre standard du modèle additif du bruit et le prix efficient, on montre qu’en utilisant le volume de transaction, les volumes d’achat et de vente, l’indicateur de la direction de transaction et la différence entre prix d’achat et prix de vente pour absorber le bruit, on améliore la précision des estimateurs de volatilité. Si le bruit n’est que partiellement absorbé, le bruit résiduel est plus proche d’un bruit blanc que le bruit original, ce qui diminue la misspécification des caractéristiques du bruit. Dans le deuxième papier, on part d’un fait empirique qu’on modélise par une forme linéaire de la variance du bruit microstructure en la volatilité fondamentale. Grâce à la représentation de la classe générale des modèles de volatilité stochastique, on explore la performance de prévision de différentes mesures de volatilité sous les hypothèses de notre modèle. Dans le troisième papier, on dérive de nouvelles mesures réalizées en utilisant les prix et les volumes d’achat et de vente. Comme alternative au modèle additif standard pour les prix contaminés avec le bruit microstructure, on fait des hypothèses sur la distribution du prix sans frictions qui est supposé borné par les prix de vente et d’achat.

Cross-sectional dependence in idiosyncratic volatility

This paper introduces a framework for analysis of cross-sectional dependence in the idiosyncratic volatilities of assets using high frequency data. We first consider the estimation of standard measures of dependence in the idiosyncratic volatilities such as covariances and correlations. Next, we study an idiosyncratic volatility factor model, in which we decompose the co-movements in idiosyncratic volatilities into two parts: those related to factors such as the market volatility, and the residual co-movements. When using high frequency data, naive estimators of all of the above measures are biased due to the estimation errors in idiosyncratic volatility. We provide bias-corrected estimators and establish their asymptotic properties. We apply our estimators to high-frequency data on 27 individual stocks from nine different sectors, and document strong cross-sectional dependence in their idiosyncratic volatilities. We also find that on average 74% of this dependence can be explained by the market volatility.

Nonparametric estimation of the leverage effect: a trade-off between robustness and efficiency

We consider two new approaches to nonparametric estimation of the leverage effect. The first approach uses stock prices alone. The second approach uses the data on stock prices as well as a certain volatility instrument, such as the CBOE volatility index (VIX) or the Black-Scholes implied volatility. The theoretical justification for the instrument-based estimator relies on a certain invariance property, which can be exploited when high frequency data is available. The price-only estimator is more robust since it is valid under weaker assumptions. However, in the presence of a valid volatility instrument, the price-only estimator is inefficient as the instrument-based estimator has a faster rate of convergence. We consider two empirical applications, in which we study the relationship between the leverage effect and the debt-to-equity ratio, credit risk, and illiquidity.

Imagerie à haut contraste et caractérisation d'exoplanètes par la spectroscopie intégrale de champ

Cette thèse porte sur l’amélioration des techniques d’imagerie à haut-contraste permettant la détection directe de compagnons à de faibles séparations de leur étoile hôte. Plus précisément, elle s’inscrit dans le développement du Gemini Planet Imager (GPI) qui est un instrument de deuxième génération pour les télescopes Gemini. Cette caméra utilisera un spectromètre à champ intégral (SCI) pour caractériser les compagnons détectés et pour réduire le bruit de tavelure limitant leur détection et corrigera la turbulence atmosphérique à un niveau encore jamais atteint en utilisant deux miroirs déformables dans son système d’optique adaptative (OA) : le woofer et le tweeter. Le woofer corrigera les aberrations de basses fréquences spatiales et de grandes amplitudes alors que le tweeter compensera les aberrations de plus hautes fréquences ayant une plus faible amplitude. Dans un premier temps, les performances pouvant être atteintes à l’aide des SCIs présentement en fonction sur les télescopes de 8-10 m sont investiguées en observant le compagnon de l’étoile GQ Lup à l’aide du SCI NIFS et du système OA ALTAIR installés sur le télescope Gemini Nord. La technique de l’imagerie différentielle angulaire (IDA) est utilisée pour atténuer le bruit de tavelure d’un facteur 2 à 6. Les spectres obtenus en bandes JHK ont été utilisés pour contraindre la masse du compagnon par comparaison avec les prédictions des modèles atmosphériques et évolutifs à 8−60 MJup, où MJup représente la masse de Jupiter. Ainsi, il est déterminé qu’il s’agit plus probablement d’une naine brune que d’une planète. Comme les SCIs présentement en fonction sont des caméras polyvalentes pouvant être utilisées pour plusieurs domaines de l’astrophysique, leur conception n’a pas été optimisée pour l’imagerie à haut-contraste. Ainsi, la deuxième étape de cette thèse a consisté à concevoir et tester en laboratoire un prototype de SCI optimisé pour cette tâche. Quatre algorithmes de suppression du bruit de tavelure ont été testés sur les données obtenues : la simple différence, la double différence, la déconvolution spectrale ainsi qu’un nouvel algorithme développé au sein de cette thèse baptisé l’algorithme des spectres jumeaux. Nous trouvons que l’algorithme des spectres jumeaux est le plus performant pour les deux types de compagnons testés : les compagnons méthaniques et non-méthaniques. Le rapport signal-sur-bruit de la détection a été amélioré d’un facteur allant jusqu’à 14 pour un compagnon méthanique et d’un facteur 2 pour un compagnon non-méthanique. Dernièrement, nous nous intéressons à certains problèmes liés à la séparation de la commande entre deux miroirs déformables dans le système OA de GPI. Nous présentons tout d’abord une méthode utilisant des calculs analytiques et des simulations Monte Carlo pour déterminer les paramètres clés du woofer tels que son diamètre, son nombre d’éléments actifs et leur course qui ont ensuite eu des répercussions sur le design général de l’instrument. Ensuite, le système étudié utilisant un reconstructeur de Fourier, nous proposons de séparer la commande entre les deux miroirs dans l’espace de Fourier et de limiter les modes transférés au woofer à ceux qu’il peut précisément reproduire. Dans le contexte de GPI, ceci permet de remplacer deux matrices de 1600×69 éléments nécessaires pour une séparation “classique” de la commande par une seule de 45×69 composantes et ainsi d’utiliser un processeur prêt à être utilisé plutôt qu’une architecture informatique plus complexe.

Les multiples trajectoires d’activité physique supervisée et non supervisée chez les enfants du primaire au Québec : un modèle écologique

Contexte : L’activité physique est une composante centrale du développement physique, psychologique et social de l'enfant, particulièrement au sein d'une société où l'impact de la sédentarité et de l'obésité devient de plus en plus important. Cependant, les trajectoires d’activité physique hors école et leurs déterminants sont peu étudiés et les connaissances sur ce sujet sont limitées. Il est également notoire que les types d’activité physique sont rarement pris en considération. Objectif : Ce mémoire a pour but (a) de déterminer les trajectoires de pratique d’activité physique au cours du développement des enfants (b) de valider l’association entre l’activité physique supervisée et l’activité non supervisée et (c) d’identifier les déterminants au niveau du quartier, de la famille et des caractéristiques individuelles associés aux trajectoires de pratique d’activité physique supervisée et non supervisée. Participants : 1 814 enfants (51% garçons) nés en 1998 ayant participé à l’Étude Longitudinale du Développement des Enfants du Québec (ELDEQ). Les données récoltées proviennent uniquement de leur mère. Mesures : La fréquence de l’activité physique supervisée et non supervisée a été mesurée à quatre reprises alors que les enfants étaient âgés entre 5 et 8 ans. Les déterminants ainsi que les variables contrôles ont été mesurés alors que les enfants avaient 4 ou 5 ans. Résultats : Trois trajectoires d’activité physique supervisée et non supervisée ont été identifiées. Les résultats suggèrent que les trajectoires d’activité physique supervisée, représentant respectivement 10%, 55.3% et 34.7% de la population, sont relativement stables même si elles subissent une légère augmentation avec le temps. Des trois trajectoires d’activité physique non supervisée représentant respectivement 14.1%, 28.1% et 57.8% de la population, une augmente considérablement avec le temps alors iv que les deux autres sont stables. Ces deux séries de trajectoires ne sont pas associées significativement entre elles. L’éducation de la mère, l’entraide dans le quartier de résidence ainsi que la prosocialité des enfants déterminent les deux types d’activité physique. La suffisance de revenu et la pratique sportive de la mère sont associées seulement aux trajectoires d’activité physique supervisée. La famille intacte discrimine l’appartenance aux trajectoires d’activité physique non supervisée. Conclusion : Premièrement, la pratique de l’activité physique est relativement stable entre 5 et 8 ans. Deuxièmement, l’activité physique supervisée ainsi que l’activité physique non supervisée sont deux pratiques qui se développent différemment et qui possèdent leurs propres déterminants. Troisièmement, une approche écologique permet de mieux saisir la complexité de ces deux processus.

Estimation of State Space Models and Stochastic Volatility

Ma thèse est composée de trois chapitres reliés à l'estimation des modèles espace-état et volatilité stochastique. Dans le première article, nous développons une procédure de lissage de l'état, avec efficacité computationnelle, dans un modèle espace-état linéaire et gaussien. Nous montrons comment exploiter la structure particulière des modèles espace-état pour tirer les états latents efficacement. Nous analysons l'efficacité computationnelle des méthodes basées sur le filtre de Kalman, l'algorithme facteur de Cholesky et notre nouvelle méthode utilisant le compte d'opérations et d'expériences de calcul. Nous montrons que pour de nombreux cas importants, notre méthode est plus efficace. Les gains sont particulièrement grands pour les cas où la dimension des variables observées est grande ou dans les cas où il faut faire des tirages répétés des états pour les mêmes valeurs de paramètres. Comme application, on considère un modèle multivarié de Poisson avec le temps des intensités variables, lequel est utilisé pour analyser le compte de données des transactions sur les marchés financières. Dans le deuxième chapitre, nous proposons une nouvelle technique pour analyser des modèles multivariés à volatilité stochastique. La méthode proposée est basée sur le tirage efficace de la volatilité de son densité conditionnelle sachant les paramètres et les données. Notre méthodologie s'applique aux modèles avec plusieurs types de dépendance dans la coupe transversale. Nous pouvons modeler des matrices de corrélation conditionnelles variant dans le temps en incorporant des facteurs dans l'équation de rendements, où les facteurs sont des processus de volatilité stochastique indépendants. Nous pouvons incorporer des copules pour permettre la dépendance conditionnelle des rendements sachant la volatilité, permettant avoir différent lois marginaux de Student avec des degrés de liberté spécifiques pour capturer l'hétérogénéité des rendements. On tire la volatilité comme un bloc dans la dimension du temps et un à la fois dans la dimension de la coupe transversale. Nous appliquons la méthode introduite par McCausland (2012) pour obtenir une bonne approximation de la distribution conditionnelle à posteriori de la volatilité d'un rendement sachant les volatilités d'autres rendements, les paramètres et les corrélations dynamiques. Le modèle est évalué en utilisant des données réelles pour dix taux de change. Nous rapportons des résultats pour des modèles univariés de volatilité stochastique et deux modèles multivariés. Dans le troisième chapitre, nous évaluons l'information contribuée par des variations de volatilite réalisée à l'évaluation et prévision de la volatilité quand des prix sont mesurés avec et sans erreur. Nous utilisons de modèles de volatilité stochastique. Nous considérons le point de vue d'un investisseur pour qui la volatilité est une variable latent inconnu et la volatilité réalisée est une quantité d'échantillon qui contient des informations sur lui. Nous employons des méthodes bayésiennes de Monte Carlo par chaîne de Markov pour estimer les modèles, qui permettent la formulation, non seulement des densités a posteriori de la volatilité, mais aussi les densités prédictives de la volatilité future. Nous comparons les prévisions de volatilité et les taux de succès des prévisions qui emploient et n'emploient pas l'information contenue dans la volatilité réalisée. Cette approche se distingue de celles existantes dans la littérature empirique en ce sens que ces dernières se limitent le plus souvent à documenter la capacité de la volatilité réalisée à se prévoir à elle-même. Nous présentons des applications empiriques en utilisant les rendements journaliers des indices et de taux de change. Les différents modèles concurrents sont appliqués à la seconde moitié de 2008, une période marquante dans la récente crise financière.