具有均值回归噪声的金融LPPL泡沫：频域分析
统计金融
2011-02-01 v2
摘要
对数周期幂律（LPPL）是内生泡沫期间资产价格的一种模型。一个主要的未解决问题是验证价格序列中LPPL的存在性并估计LPPL参数。由于日度LPPL收益率通常比测量的价格收益率小几个数量级，这表明噪声掩盖了潜在的LPPL动态，因此估计变得复杂。然而，如果噪声是均值回归的，它将在后续测量中迅速抵消。在本文中，我们试图利用LPPL和均值回归的频域特性，从价格序列中剔除均值回归噪声。首先，我们计算均值回归奥恩斯坦-乌伦贝克噪声的频谱，并设计噪声参数的估计器。然后，我们通过将LPPL频谱分解为其幂律和对数周期两个主要特征来推导LPPL频谱。我们比较了历史泡沫期间的价格频谱与噪声频谱。总体而言，即使在低频段噪声也很强，并且即使LPPL是价格动态的基础，LPPL也会被噪声掩盖。
引用
@article{arxiv.1009.4835,
title = {Financial LPPL Bubbles with Mean-Reverting Noise in the Frequency Domain},
author = {Vincenzo Liberatore},
journal= {arXiv preprint arXiv:1009.4835},
year = {2011}
}