用实际金融数据来估计随机过程的参数

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里面的七篇文章是用真实数据来估计（齐次或非齐次）扩散、跳扩散、反射过程的参数的方法。懂的下 金融必用.rar (2.98 MB, 需要: 1 个论坛币)

2013-4-22 13:13:13 上传

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关键词：金融数据 随机过程 金融 数据

我下了附件，看了一下，好繁的论文啊。我建议，来点实在的，看看你是否能做下列的参数估计（虽然不是常见的模型和数据，但也需要一番努力的）么？

https://bbs.pinggu.org/thread-2140681-1-1.html

TimeT 发表于 2013-4-23 22:50
我下了附件，看了一下，好繁的论文啊。我建议，来点实在的，看看你是否能做下列的参数估计（虽然不是常见的 ...

估计随机过程的参数和你所要求解的模型方法是不同的，我不太了解。估计也是用极大似然估计，先写出每次转移的密度，然后再乘起来吧。

ssylzz 发表于 2013-4-23 22:55
估计随机过程的参数和你所要求解的模型方法是不同的，我不太了解。估计也是用极大似然估计，先写出每次转 ...

你是说我那个参数估计问题用极大似然估计？我做不了，因为我想那个分布的似然函数(likelihood function)不是个可以closed form公式表达的函数。

TimeT 发表于 2013-4-23 23:29
你是说我那个参数估计问题用极大似然估计？我做不了，因为我想那个分布的似然函数(likelihood function)不 ...

哦，那比较常用的方法给我推荐一种吧，参考书或论文之类的？

TimeT 发表于 2013-4-23 23:29
你是说我那个参数估计问题用极大似然估计？我做不了，因为我想那个分布的似然函数(likelihood function)不 ...

发错了。。。

ssylzz 发表于 2013-4-24 00:06
发错了。。。

你发的论文，非常有价值，其实其中有一篇的作者是我的导师，我现在也在做这个东西。

其实这些东西的basic idea就是利用L2理论，在向量空间上将transition density分解成若干正交基，然后approximate transition density，然后利用MLE做参数估计和pricing。常用的基是Hermite basis。

我比较喜欢这个idea，而且确实很万能。

非常感谢你发掘并分享这些资料。

谢谢分享