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得到许可的 未经许可 需要身份验证 发布人:德古意特出版社 2013年5月24日

部分可观测GARCH下连续时间随机波动模型的最大似然估计

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摘要

本文提出了一种连续时间随机波动率模型的最大似然估计方法。关键步骤是引入近似GARCH过程,该过程具有较高的构造频率,但在较低的频率下观察到。波动过程的延迟通过在价格观察之间增加数据点来保持。在较弱的正则性条件下,可以得到似然函数的收敛性。这种方法协调了离散时间模型和连续时间模型,并且可以在模拟的最大似然环境下轻松实现。作为对常用的改进型布朗桥采样器的扩展,我们提出了具有倾斜密度的生成路径,以匹配挥发物的动力学。


通讯作者:魏方牛,国立交通大学统计研究所,台湾新竹大学路1001号,300

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    Richard和Zhang(2007)提出了另一种方法来寻找有效的重要性采样器。其方法的一个吸引人的特点是,当重要性采样器属于指数族时,最小化过程可以简化为普通的最小二乘问题。Pastorello和Rossi(2010)将此方法用于估计单变量过程,并提出了一种易于实现的算法。我们还尝试实现该方法。然而,当跃迁密度不显式依赖于对数概率时X(X)t吨,解趋于退化为第一个解n个–第2步,共步φq个然后*X(X)t吨Δ,之间的最后一个模拟点t吨t吨+选择1,以尽可能接近X(X)t吨尽可能地。因此,重要性采样器将与Pedersen(1995)的采样器非常相似,产生巨大的跳跃,因此效率可能较低。

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在线发布:2013-05-24
印刷出版:2013-09-01

©2013 Walter de Gruyter Berlin Boston版权所有

2024年5月5日从下载https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/snde-2012-0017/html
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