英文标题：
《Optimal Stochastic Decensoring and Applications to Calibration of Market
Models》
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作者：
Anastasis Kratsios
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
Typically flat filling, linear or polynomial interpolation methods to generate missing historical data. We introduce a novel optimal method for recreating data generated by a diffusion process. The results are then applied to recreate historical data for stocks.
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中文摘要：
通常采用平面填充、线性或多项式插值方法来生成缺失的历史数据。我们介绍了一种新的优化方法，用于重新创建由扩散过程生成的数据。然后将结果应用于重建股票的历史数据。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Computational Finance 计算金融学
分类描述：Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法，包括蒙特卡罗，偏微分方程，格子和其他数值方法，并应用于金融建模
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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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