Ruchowa średnia stochastyczność zmienność

Cześć. Porównuję zmienność logiczną dwóch modeli SV z aplikacją do MATLAB. Ponieważ jestem nowicjuszem w tej dziedzinie, nie wiem, czy błędnie interpretuję ten wykres. Moim zdaniem jedyną rzeczą, którą można powiedzieć, jest to, że standardowy model SV nie docenia zmienności w zmienności jest niewielki, ale nie jestem pewien mojego wykresu. Czy kiedykolwiek widziałeś coś takiego? Jestem kompletnie zła i dla standardowego modelu patrz: Chan, J. C.C. i Hsiao, C. Y.L (2017). Szacowanie modeli niestabilności stochastycznej z ciężkimi ogonami i zależnością od numeru seryjnego. W: I. Jeliazkov i X. S. Yang (red.), Eseju Bayesowskiego w Naukach Społecznych, 159-180, John Wiley amp Sons, Nowy Jork. zapytał 11 czerwca 16 o godz. 15: 57 Z Moving Average Modeli Zmienności Lokalnej i Stochastycznej do Modeli Zmienności Stochastycznej 2-Czynników Ukryj streszczenie STRESZCZENIE: Trzy procesy odzwierciedlające trwałość zmienności są wstępnie sformułowane przez ocenę trzech procesów Lvy przy zmianie czasu przez całkę procesu odwracania średniego pierwiastka kwadratowego. Model średniookresowej zmiany czasu jest następnie uogólniany tak, aby obejmował modele niegenergetyczne, które są rozwiązaniami równań Ornsteina-Uhlenbeck, napędzanych jednostronnymi, nieciągłymi procesami typu Lvy pozwalającymi na korelację ze stanem magazynowym. Pozytywne procesy cen akcji uzyskuje się poprzez wyrównywanie i średnie korygowanie tych procesów lub alternatywnie przez stochastyczne wyrównywanie tych procesów. Funkcje charakterystyczne dla ceny logarytu mogą być wykorzystane do uzyskania cen opcji poprzez szybką transformatę Fouriera. Generalnie skorygowana potęgowa wydajność jest lepsza niż użycie stochastycznego wykładniczego. Obserwuje się, że średnio poprawiony model wykładniczy nie jest martingale w filtracji, w której pierwotnie został zdefiniowany. Prowadzi to do sformułowania i zbadania ważnej własności marginesów martingale, w których poszukujemy martingales w zmienionych filtracji zgodnych z jednowymiarowymi marginalnymi rozkładami poziomu procesu w każdej przyszłej dacie. Pełny tekst Artykuł Jul 2003 Peter Carr Hlyette Geman Dilip B. Madan Marc Yor Pokaż abstrakcję Ukryj streszczenie ABSTRAKCJONISTYKA: W niniejszym artykule przedstawiamy ramy wyceny arbitrażu w celu wyceny i zabezpieczenia wierzytelności z tytułu warunkowych praw majątkowych w obecności określenia stochastycznego i struktury strajkowej zmienność. Nasze podejście do niestabilności stochastycznej jest podobne do podejścia Heath-Jarrow-Morton (HJM) do stochastycznych stóp procentowych. Począwszy od początkowego zestawu opcji indeksu cen i ich powiązanej lokalnej zmienności powierzchni, pokazujemy, jak skonstruować rodzinę ciągłych procesów stochastycznych, które definiują wolną od arbitrażu ewolucję tej lokalnej powierzchni lotności przez czas. Warunki nieoprocentowania są podobne, ale bardziej zaangażowane, niż warunki HJM dla arbitralnych stochastycznych ruchów krzywej stóp procentowych. Gwarantują, że nawet przy ogólnej ewolucji niestacjonarności stochastycznej ceny początkowe opcji lub ich równoważne BlackScholes implikują zmienność, pozostają uczciwe. Wprowadzamy stochastyczne drzewa implikowane jako dyskretne implementacje naszej rodziny ciągłych modeli czasowych. Węzły stochastycznego, domniemanego drzewa pozostają stałe w miarę upływu czasu. Podczas każdego dyskretnego kroku czasowego indeks indeksuje losowo od jego początkowego węzła do pewnego węzła na następnym poziomie czasowym, podczas gdy prawdopodobieństwo przejścia między węzłami również się zmienia. Zmiana prawdopodobieństwa przejścia odpowiada ogólnej (wielofunkcyjnej) zmienności stochastycznej lokalnej powierzchni lotności. Zaczynając od dowolnego węzła należy ograniczyć przyszłe ruchy indeksu i lokalne zmienności, tak aby prawdopodobieństwa przejścia do wszystkich przyszłych węzłów były jednocześnie martingals. Gwarantuje to, że początkowe ceny opcji pozostają uczciwe. Na drzewie te warunki martingale są realizowane poprzez odpowiednie wybory parametrów dryfowania dla prawdopodobieństwa przejścia na każdym przyszłym węźle w taki sposób, że późniejsza ewolucja indeksu i lokalnej zmienności nie prowadzą do ryzyka ryzykowalnych możliwości arbitrażu wśród różnych opcji i kontraktów forward lub ich indeksu bazowego. Można użyć stochastycznych drzew sugerowanych, aby obliczyć złożone opcje indeksu lub inne pochodne papiery wartościowe z zyskami, które zależą od niestabilności indeksu, nawet wtedy, gdy powierzchnia lotności jest zarówno pochylona, ​​jak i stochastyczna. Powstałe ceny bezpieczeństwa są zgodne z aktualnymi cenami rynkowymi wszystkich standardowych opcji indeksowych i do przodu oraz z brakiem przyszłych możliwości arbitrażu w ramach. Obliczone wartości opcji są niezależne od preferencji inwestora i ceny rynkowej ryzyka indeksu lub zmienności. Doświadczone drzewa stochastyczne mogą być również wykorzystywane do obliczania wskaźników zabezpieczenia dla każdego zabezpieczenia warunkowego w odniesieniu do indeksu bazowego i wszystkich standardowych opcji określonych w tym indeksie. Pełny tekst Artykuł listopad 2017 Emanuel Derman Iraj Kani Pokaż streszczenie Ukryj streszczenie STRESZCZENIE: W opisie procesu afinicznej migracji afinex27 w niniejszym artykule przedstawiono analityczne traktowanie klasy przekształceń, w tym różnych przekształceń Laplace'a i Fouriera jako szczególnych przypadków, które pozwalają na analityczne traktowanie zakresu wyceny i problemów ekonometrycznych. Przykładowe zastosowania obejmują modele wyceny przychodów o stałym dochodzie, mające znaczenie dla opartych na intensywności wzorców niewykonania zobowiązań, jak również szeroki zakres aplikacji do wyceny opcji. Przykład ilustruje analizę implikacji niestabilności stochastycznej i skoków w celu wyceny opcji. Ten przykład podkreśla wpływ na opcję x27smirksx27 wspólnego rozkładu skoków zmienności i skoków w podstawowej cenie aktywów, zarówno poprzez amplitudę, jak i czas skoku. Artykuł luty 2000 Darrell Darrell Duffie Jun Pan Kenneth J. SingletonMoving średnie modele niestacjonarności stochastycznej z zastosowaniem do prognozy inflacji Wprowadzamy nową klasę modeli, która ma zmienność stochastyczną i średnie ruchome błędy, w których średnia warunkowa ma reprezentację przestrzeni stanowej. Mając ruchomy składnik średniej oznacza jednak, że błędy w równaniu pomiaru nie są już niezależne od siebie, a oszacowanie staje się trudniejsze. Opracowujemy symulant tylny, który opiera się na ostatnich osiągnięciach w algorytmach opartych o precyzję w celu oszacowania tych nowych modeli. W empirycznym zastosowaniu z udziałem inflacji w USA zauważymy, że te ruchome średnie modele niestabilności stochastycznej zapewniają lepszą sprawność fizyczną w próbce i prognozę prognozy poza próbą niż w przypadku wariantów standardowych, przy czym jedynie niestabilność stochastyczna. Klasyfikacja JEL Przestrzeń państwowa Elementy niezatwierdzone modele Prognoza dokładności rzadkiej gęstości Koresponencja: Szkoła Badań nad Ekonomią, Wyższa Szkoła Biznesu i Ekonomiki ANU, Budynek LF Crisp 26, Australian National University, Canberra ACT 0200, Australia. Tel. 61 2 612 57358 fax: 61 2 612 50182. Prawa autorskie 2017 Elsevier B. V. Wszelkie prawa zastrzeżone. Przeciętne modele niestabilności stochastycznej z zastosowaniem do prognoz inflacji Średnia zmienna losowa i stochastyczna są dwoma ważnymi elementami do modelowania i prognozowania serii czasowych makroekonomicznych i finansowych. Pierwszy ma na celu uchwycenie dynamiki krótkoterminowej, podczas gdy druga pozwala na klasteryzację zmienności i zmienność w czasie. Wprowadzamy nową klasę modeli zawierającą oba te użyteczne funkcje. Nowe modele pozwalają warunkowemu procesowi na średnie zachowanie przestrzeni stanu. Jako takie ogólne ramy obejmują szeroki zakres popularnych specyfikacji, w tym nieobserwowane komponenty i zmienne w czasie modele parametrów. Mając ruchomy przeciętny proces oznacza jednak, że błędy w równaniu pomiaru nie są już niezależne od siebie, a oszacowanie staje się trudniejsze. Opracowujemy symulant tylny, który opiera się na ostatnich osiągnięciach w algorytmach opartych na precyzyjnych szacunkach dla tej nowej klasy modeli. W empirycznym zastosowaniu z udziałem inflacji w USA stwierdzamy, że te ruchome średnie modele niestabilności stochastycznej zapewniają lepszą sprawność fizyczną w próbce i prognozę prognozy poza próbą niż w standardowych wariantach, przy czym jedynie niestabilność stochastyczna. Jeśli wystąpią problemy z pobraniem pliku, sprawdź, czy masz odpowiednią aplikację, aby ją wyświetlić. W przypadku dalszych problemów przeczytaj stronę pomocy IDEAS. Należy pamiętać, że te pliki nie znajdują się w witrynie IDEAS. Prosimy o cierpliwość, ponieważ pliki mogą być duże. Dokument dostarczony przez Australijski Uniwersytet Narodowy, Kolegium Biznesu i Ekonomii, Szkoła Ekonomiczna w swoim cyklu ANU Working Papers w Ekonomii i Ekonometrii z numerem 2017-591. Inne wersje tego artykułu: Znajdź podobne dokumenty według klasyfikacji JEL: C11 - Metody matematyczne i ilościowe - - Metody i metodologia ekonometryczna i metaanaliza: Ogólne - - - Analiza Bayesowska: ogólne C51 - Metody matematyczne i ilościowe - - Modelowanie ekonometryczne - - - Model Budowa i szacunek C53 - Metody matematyczne i ilościowe - - Modelowanie ekonometryczne - - - Modele prognozowania i predykcyjne Metody symulacji Referencje wymienione na IDEAS Proszę zgłosić błędy cytowania lub odniesienia do. lub. jeśli jesteś zarejestrowanym autorem cytowanego utworu, zaloguj się do profilu usługi RePEc Author Service. kliknij cytaty i wprowadź odpowiednie korekty. Gary Koop Dimitris Korobilis, 2009. Prognozowanie inflacji przy użyciu ujednoliconego modelu dynamicznego, pracy biurowej Seria 3409, Centrum analiz ekonomicznych Rimini. Gary Koop Dimitris Korobilis, 2017. Prognozowanie inflacji przy uŜyciu dynamicznego modelu modelu, międzynarodowego przeglądu ekonomicznego. Katedra Ekonomii, Uniwersytet Pensylwanii i Uniwersytet w Osace Instytut Stowarzyszenia Badań Społeczno-Ekonomicznych, t. 53 (3), strony 867-886, 08. Joshua Chan Gary Koop Simon Potter, 2017. Nowy model inflacji trendowej, dokumenty robocze 1202, Uniwersytet w Strathclyde Business School, Wydział Ekonomii. Chan, Joshua Koop, Gary Potter, Simon, 2017. Nowy model inflacji w trendach, dokumenty dyskusyjne SIRE 2017-12, szkocki instytut badań nad ekonomią (SIRE). Joshua C C Chan Gary Koop Simon M Potter, 2017. Nowy model inflacji w trendach, dokumenty robocze CAMA 2017-08, Centrum do analizy makroekonomicznej, Crawford School of Public Policy, Australian National University. Joshua C C Chan Gary Koop Roberto Leon-Gonzales Rodney W Strachan, 2017. Modele wymiaru czasowego, dokumenty robocze CAMA 2017-28, Centrum do analizy makroekonomicznej, Crawford School of Public Policy, Australian National University. Joshua C. C. Chan Garry Koop Roberto Leon Gonzales Rodney W. Strachan, 2017. Modele wymiaru czasowego, dokumenty robocze ANU w dziedzinie ekonomii i ekonometrii 2017-523, Australian National University, College of Business and Economics, Szkoła Ekonomiczna. Joshua C. C. Chan Gary Koop Roberto Leon-Gonzalez Rodney W. Strachan, 2017. Modele wymiaru czasowego, dokument roboczy serii 4410, Centrum Analiz Ekonomicznych w Rimini. Chan, Joshua C C Koop, Gary Leon-Gonzalez, Roberto Strachan, Rodney W, 2017. Modele wymiaru czasowego, dokumenty dyskusyjne SIRE 2017-33, szkocki Instytut Badań nad Ekonomią (SIRE). Joshua Chan Gary Koop Roberto Leon-Gonzalez Rodney Strachan, 2017. Modele wymiaru czasowego, dokumenty robocze 1116, Uniwersytet Strathclyde Business School, Wydział Ekonomii. KOROBILIS, Dimitris, 2017. Prognozowanie VAR za pomocą zmiennej selekcji Bayesa, CORE Discussion Papers 2017022, Universit catholique de Louvain, Centrum Badań Operacyjnych i Ekonometrii (CORE). Timothy Cogley Giorgio E. Primiceri Thomas J. Sargent, 2008. Trwałość inflacji-luki w amerykańskich dokumentach pracy NBER 13749, Krajowe Biuro Badań nad Gospodarką, Inc