资产价格含跳跃的 Heston 波动率模型参数估计
数理金融
2022-11-29 v1 统计计算
摘要
随机微分方程（SDEs）的参数估计在过去几十年中一直是备受关注的研究课题。例如，Heston 模型由两个方程耦合驱动，常用于金融数学中刻画资产价格及其波动率的动态变化。将其校准到真实数据在许多实际场景中将非常有用。然而，由于波动率不可直接观测，这一工作极具挑战性。本文给出了不含及含资产价格跳跃的 Heston 模型的完整估计流程。估计框架采用贝叶斯回归结合粒子滤波方法。在该框架内，我们提出一种处理跳跃的新方法，以消除其对模型关键参数估计的负面影响。同时讨论了粒子滤波方法中采样过程的改进。我们通过 Heston 模型的数值模拟来支持我们的分析，以考察估计量的性能，并给出了一套可操作的实用步骤，以便从任意给定数据中获得充分的估计。
引用
@article{arxiv.2211.14814,
title = {Parameter Estimation of the Heston Volatility Model with Jumps in the Asset Prices},
author = {Jarosław Gruszka and Janusz Szwabiński},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.14814},
year = {2022}
}
备注
41 pages, 6 figures