利用时间变换推断随机波动率模型
统计方法学
2008-12-02 v1 统计理论
计算金融
统计计算
统计理论
摘要
我们通过马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 方法解决了扩散驱动的随机波动率模型的参数估计问题。为避免退化问题，我们引入了一种创新的重新参数化方法，该方法通过对扩散的时间尺度进行变换来定义。我们还提出了一种新的 MCMC 方案，克服了时间变换固有的困难。该算法易于实现，适用于具有随机波动率的模型。该方法通过了基于模拟的实验测试，并应用于美国国库券利率数据进行了说明。
引用
@article{arxiv.0711.1594,
title = {Inference for stochastic volatility models using time change transformations},
author = {Konstantinos Kalogeropoulos and Gareth O. Roberts and Petros Dellaportas},
journal= {arXiv preprint arXiv:0711.1594},
year = {2008}
}