报告题目：Testing the volatility jumps based on the high frequency data
报 告 人：刘广应 教授 南京审计大学
报告时间：2021年11月12日 14:00-15:00
报告地点：腾讯会议 ID：244 506 890 会议密码：1112
校内联系人：朱复康 fzhu@jlu.edu.cn
报告摘要：This paper tests volatility jumps based on the high frequency data. Under the null hypothesis that the volatility process is a continuous semimartingale, our test statistic converges to a normal distribution, and under the alternative hypothesis where the volatility has jumps, the statistic diverges to infinity. Compared to the test statistic of Bibinger et al. (2017), our proposed statistic diverges to infinity at a faster rate, and has a better power. Simulation studies confirm the theoretical results, and an empirical analysis shows that some real financial data possess volatility jumps.
报告人简介：刘广应，南京审计大学统计与数据科学学院教授，复旦大学博士，浙江大学博士后，香港科技大学访问学者，现为南京审计大学金融数学系主任，江苏省“青蓝工程”学术带头人，中国现场统计研究会旅游大数据学会理事、中国管理科学与工程学会金融计量与风险管理分会理事、江苏省概率统计协会理事。研究领域与兴趣：金融高频数据、应用统计、深度学习、金融数学等。在《中国科学》《Journal of the American Statistical Association》《Journal of Econometrics》《Journal of Business & Economic Statistics》等国内外杂志发表或录用论文30多篇。主持2项国家自然科学基金项目、1项国家社会科学基金项目、多项省部级课题。
