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康斯坦蒂诺斯·卡洛格罗普洛斯

一类具有未观测路径的多元扩散的基于似然的推理。 （英语） Zbl 1114.62080号

J.统计计划。推断 137，第10号，3092-3102（2007）.
摘要：本文提出了一类具有不可观测路径的多元扩散模型的马尔可夫链蒙特卡罗算法。这一类具有很高的实用价值，因为它包括大多数扩散驱动的随机波动率模型。该算法基于数据扩充方案，其中路径被视为缺失数据。然而，除非对这些路径进行变换，使支配测度与任何参数无关，否则算法将变得可约。由开发的方法G.O.罗伯茨和O.绞合线【关于使用Metropolis-Hastings算法推断部分观测到的非线性扩散模型。Biometrika 88，No.3，603–621（2001；Zbl 0985.62066号)]避免了标量扩散的问题。我们将该框架扩展到本文的模型类，方法是引入一个适当的似然重编程，用于构造不可约数据增强方案。考虑了实际实施问题，并将该方法应用于来自S.L.赫斯顿模型[见N.Shephard（ed.），《随机波动率》，382-397（2005）]。

引用于6文件

MSC公司：

2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
60J60型 扩散过程
91B28型 财务等（MSC2000）

关键词：

数据增强;马尔科夫蒙特卡洛;随机波动性;赫斯顿模型

引文：

Zbl 0985.62066号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Kalogeropoulos}，J.Stat.Plann。推断137，No.10，3092--3102（2007；Zbl 1114.62080）
全文： 内政部 链接

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