随机滤波渐近展开的动量空间方法
计算金融
2013-03-26 v3 统计金融
摘要
本文发展了一种用于随机滤波的动量空间渐近展开技术。研究表明，傅里叶变换结合非线性项的多项式函数近似，可为相关的条件分布提供一个封闭的常微分方程 (ODE) 递归系统。得益于 ODE 系统的简洁性，高阶计算可以轻松执行。此外，通过更新初始条件顺序求解具有小子周期的 ODE，使得以数值高效的方式实现渐近展开的子步长方法成为可能。研究发现，这在原本近似效果极差的情况下显著提高了性能。该方法有望为包含未观测参数的更现实金融建模，以及涉及非线性测度值过程的问题提供有用工具。
引用
@article{arxiv.1209.1893,
title = {Momentum-Space Approach to Asymptotic Expansion for Stochastic Filtering},
author = {Masaaki Fujii},
journal= {arXiv preprint arXiv:1209.1893},
year = {2013}
}
备注
revised version for publication in Ann Inst Stat Math