英文标题：
《A multivariate model for financial indices and an algorithm for
detection of jumps in the volatility》
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作者：
Mario Bonino, Matteo Camelia, Paolo Pigato
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
We consider a mean-reverting stochastic volatility model which satisfies some relevant stylized facts of financial markets. We introduce an algorithm for the detection of peaks in the volatility profile, that we apply to the time series of Dow Jones Industrial Average and Financial Times Stock Exchange 100 in the period 1984-2013. Based on empirical results, we propose a bivariate version of the model, for which we find an explicit expression for the decay over time of cross-asset correlations between absolute returns. We compare our theoretical predictions with empirical estimates on the same financial time series, finding an excellent agreement.
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中文摘要：
我们考虑了一个均值回复随机波动率模型，该模型满足金融市场的一些相关类型化事实。我们介绍了一种用于检测波动率曲线峰值的算法，该算法适用于1984-2013年期间道琼斯工业平均指数和英国《金融时报》证券交易所100指数的时间序列。基于实证结果，我们提出了该模型的一个双变量版本，对于该模型，我们找到了绝对收益之间的交叉资产相关性随时间衰减的显式表达式。我们将我们的理论预测与同一金融时间序列的经验估计进行了比较，发现了一个极好的一致性。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Statistical Finance 统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类：Mathematics 数学
二级分类：Probability 概率
分类描述：Theory and applications of probability and stochastic processes: e.g. central limit theorems, large deviations, stochastic differential equations, models from statistical mechanics, queuing theory
概率论与随机过程的理论与应用：例如中心极限定理，大偏差，随机微分方程，统计力学模型，排队论
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