Series de tiempo o de Regresión

Question

Me gustaría investigar el impacto de ciertos eventos y características en la liquidez de las poblaciones a lo largo del tiempo. Tengo una muestra de 200 acciones y el uso de varias medidas de liquidez (Amihud, Bid-Ask, etc.). Tengo alrededor de 5000 días de negociación y de los datos consiste en todos los valores de interés a lo largo del tiempo.

Por ejemplo, se me hizo un índice de Gobierno Corporativo de la empresa, lo que le permite tener una puntuación de 1 a 10. O tengo una variable que expresan la cobertura de los medios en que se firme. Y, por supuesto, la capitalización de mercado, el número de acciones en circulación, el free float, precio, etc.

Mi primera tarea, me imagino, sería modelo/medida normal de liquidez " que es sin ciertos eventos que ocurren.

Se trata simplemente de regresión con una gran cantidad de variables de control o esto es un análisis de series de tiempo? O una combinación... ¿por donde debo empezar? Cualquier introductionary recursos sería bienvenida.

Answer 1

Definitivamente análisis de series de tiempo. Lo que básicamente quiero hacer es de alguna forma de análisis de impacto. esto se puede hacer de forma natural con multivariante de series de tiempo modelos como el Vector Automático de modelos de Regresión. También cuando se trabaja con los datos para el modelo de liquidez puede que desee utilizar algunos procedimientos especializados como GARCH y ACD. Además hay métodos para modelar no stationarities y existen extensiones para no linearities así. Definitivamente análisis de series de tiempo.

Answer 2

Punto de interrupción enfoques

Test basado

Para ser bien recibido en un econometría financiera de diario, que quieren poner a prueba-basadas en los enfoques. Dependiendo de tu pregunta es común ver a una regresión lineal (mínimos cuadrados) donde el parámetro de sospecha de rotura se han interactuado con un indicador de la función $I(E)$ donde $E$ es el evento en cuestión; esta función supone un valor de la unidad al $E$ se produce. Esto es casi siempre especificado exógena; ver, por ejemplo, el contagio de la literatura.

Esto es menos común, pero en algunas aplicaciones, un VAR o vecm que se encuentra es lo que quieres. Usted querrá revisar Joyeux (2007) para varios test basado romper modelos vecm que se encuentra dentro de un marco. Tenga en cuenta que los datos de proceso de generación de su modelo va a ser restringido simplemente porque el asymptotics no ha sido trabajado para muchas alternativas - esto lógicamente de cómo los recientes Johansen del marco es así como la complejidad de VARs/VECMs frente completamente lineal de una sola ecuación de modelos. Puede ser interesante echar un vistazo a la respuesta al impulso de las funciones de los modelos en diferentes regímenes.

Enfoques endógenos, también caen bajo pruebas basadas en los enfoques. Aquí es típico para analizar los residuos de una ininterrumpida modelo y determinar el tiempo el lugar donde los residuos son estadísticamente 'grandes'.

Otro enfoque típico es el de ajustar un modelo de mercado en todo el evento y hacer un examen en el acumulado de rendimientos anormales. Hay un dauntingly profundo de la literatura sobre cómo obtener una evaluación imparcial y estadística de prueba en esta instancia. Usted puede desear mirar en la década de 1980 papel por Sefcik y Thompson y GLS/WLS derivados de este documento. Ellos proporcionan un muñeco de breakpoint marco que es estadísticamente equivalente al COCHE enfoques, y en mi opinión más interpretables.

Otras vías:

• El contagio de la literatura (verdaderamente gigantesco).
• La integración financiera de la literatura (mercados de acciones y bonos).

No prueba basada en

Estos son más difíciles de publicar: evento de estudios, básicamente, necesitamos una prueba. Pero para conseguir realmente una idea completa de lo que está sucediendo - mucho mejor que una prueba en mi opinión en todas las aplicaciones del mundo real a todos los de su serie de tiempo de todo el evento, mirar a un espectro de potencia de la serie de tiempo. Esto se hace con el clic de un botón en la biwavelet paquete en R (hay alrededor de 10 personas).

Esto es para la comprensión cualitativa - ninguna prueba oficial proviene de esta. Por lo tanto, es probable que no se publique (a menos que usted va para la econofísica revistas como Physica a, donde es posible que no obtenga un economista crítico).

Answer 3

Antes de empezar, usted podría considerar la siguiente.

Si usted tiene un método para medir la normal de liquidez", usted puede como 'black out' los períodos de tiempo dentro de su serie de tiempo que son alrededor de sus últimos eventos. Esto requeriría un poco de lógica y sentido común. A continuación, puede calcular la medida de lo "normal liquidez" con y sin estos actos.