面向金融市场的时间次序布朗运动过程
数理金融
2025-10-21 v2 统计理论
统计理论
摘要
在时间次序布朗运动模型的背景下，提出傅里叶理论与方法论，用于建模时间增量的随机分布。综述了高斯方差-均值混合物和时间次序模型，关键示例为方差-伽马过程。Presented次序布朗运动的非参数特征函数分解。该理论需要将某些特征函数的实数域扩展至复平面，其有效性本文得到证明。这使得可以直接从完整过程中对随机时间变换进行特征化与研究。提供S&P对数收益率的经验分解，以阐示方法论。
引用
@article{arxiv.2510.14108,
title = {On Time-subordinated Brownian Motion Processes for Financial Markets},
author = {Rohan Shenoy and Peter Kempthorne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.14108},
year = {2025}
}