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非负Lévy驱动Ornstein-Uhlenbeck过程的估计。 (英语) Zbl 1513.62162号

摘要:具有非负核且由非递减Lévy过程驱动的连续时间自回归滑动平均(CARMA)过程是一类非常普遍的平稳、非负连续时间过程。在金融计量经济学中,一个由非递减Lévy过程驱动的固定的Ornstein-Uhlenbeck(或CAR(1))过程是由O.E.巴恩多夫-尼尔森N.谢泼德[J.R.Stat.Soc.,Ser.B,Stat.Methodol.63,第2号,167–241(2001;Zbl 0983.60028号)]作为一个随机波动率模型,可以考虑各种可能的边际分布和跳跃的可能性。对于这样的过程,我们利用驱动Lévy过程增量的非负性,研究了当在均匀间隔的时间\(0,h,\dots,Nh\)上可以观测到CAR(1)过程时,参数的高效估计过程的性质。我们还展示了如何从连续观察到的过程实现中重构驱动Lévy过程的背景,并使用此结果估计Lév y过程本身在h很小时的增量。导出了系数估计的渐近性质,并用模拟的伽马驱动的Ornstein-Uhlenbeck过程说明了结果。

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2009年6月62日 非马尔可夫过程:估计
60 H10型 随机常微分方程(随机分析方面)
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
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