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贾克沙·维塔尼奇;罗伯特·利普策;鲍里斯·罗佐夫斯基

跟踪随机时间观察到的价格波动的过滤方法。 （英语） Zbl 1108.62108号

附录申请。普罗巴伯。 16，第3期，1633-1652（2006）.
本文研究随机波动资产价格模型中系数的非线性滤波问题。以下R.弗雷和W.Runggaldier先生[J.Theor.Appl.Finance 4，199-210（2001）]，作者假设资产价格过程由随机微分方程给出\[dS_t=m（\theta_t）S_tdt+v（\theta _t）t_tdB_t，\]其中，（v）是一个正函数，（m）是有界的，（B_t）是一种布朗运动，（theta_t）则是一个cádlág强马尔可夫过程。“波动性”过程（theta_t）是不可观测的，而资产价格（S_t）仅在随机时间（0<tau_1<tau_2<dots\）观察到。
将（theta_t）的估计问题视为一个特殊的非线性滤波问题，其测量值由多元点过程（（tau_k，log S_{tau_k}）生成。导出了（theta_t）的闭式最优递归贝叶斯滤波器。给出了一些例子。
审核人：Anatoly N.Kochubei（基辅）

引用于20文件

MSC公司：

62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
62M20型 随机过程推断和预测
91B28型 财务等（MSC2000）
2015年1月62日 贝叶斯推断
60G35型 信号检测和滤波（随机过程方面）

关键词：

非线性滤波;离散观测;波动;资产价格模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Cvitanić}等人，Ann.Appl。普罗巴伯。16，第3号，1633--1652（2006；Zbl 1108.62108）
全文： 内政部 arXiv公司

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