楼主: 何人来此
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[量化金融] 随机波动率模型的时变推理 变换 [推广有奖]

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何人来此 在职认证  发表于 2022-3-5 13:50:30 来自手机 |AI写论文

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摘要翻译:
利用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法研究了扩散驱动随机波动率模型的参数估计问题。为了避免退化问题,我们引入了一种创新的重新参数化,通过在扩散的时间尺度上操作的变换来定义。提出了一种新的MCMC方案,克服了时变变换的固有困难。该算法实现速度快,适用于具有随机波动性的模型。该方法通过模拟实验进行了检验,并以美国国债利率为例进行了说明。
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英文标题:
《Inference for stochastic volatility models using time change
  transformations》
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作者:
Konstantinos Kalogeropoulos, Gareth O. Roberts, Petros Dellaportas
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最新提交年份:
2007
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分类信息:

一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Methodology        方法论
分类描述:Design, Surveys, Model Selection, Multiple Testing, Multivariate Methods, Signal and Image Processing, Time Series, Smoothing, Spatial Statistics, Survival Analysis, Nonparametric and Semiparametric Methods
设计,调查,模型选择,多重检验,多元方法,信号和图像处理,时间序列,平滑,空间统计,生存分析,非参数和半参数方法
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一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Statistics Theory        统计理论
分类描述:Applied, computational and theoretical statistics: e.g. statistical inference, regression, time series, multivariate analysis, data analysis, Markov chain Monte Carlo, design of experiments, case studies
应用统计、计算统计和理论统计:例如统计推断、回归、时间序列、多元分析、数据分析、马尔可夫链蒙特卡罗、实验设计、案例研究
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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:Statistics        统计学
二级分类:Computation        计算
分类描述:Algorithms, Simulation, Visualization
算法、模拟、可视化
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一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Statistics Theory        统计理论
分类描述:stat.TH is an alias for math.ST. Asymptotics, Bayesian Inference, Decision Theory, Estimation, Foundations, Inference, Testing.
Stat.Th是Math.St的别名。渐近,贝叶斯推论,决策理论,估计,基础,推论,检验。
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英文摘要:
  We address the problem of parameter estimation for diffusion driven stochastic volatility models through Markov chain Monte Carlo (MCMC). To avoid degeneracy issues we introduce an innovative reparametrisation defined through transformations that operate on the time scale of the diffusion. A novel MCMC scheme which overcomes the inherent difficulties of time change transformations is also presented. The algorithm is fast to implement and applies to models with stochastic volatility. The methodology is tested through simulation based experiments and illustrated on data consisting of US treasury bill rates.
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PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/0711.1594
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关键词:波动率模型 波动率 Multivariate Applications Quantitative 进行 using 适用 变换 time

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