Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Parameter Estimation in Stochastic Volatility Models

  • Formatas: EPUB+DRM
  • Išleidimo metai: 06-Aug-2022
  • Leidėjas: Springer International Publishing AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783031038617
Kitos knygos pagal šią temą:
Parameter Estimation in Stochastic Volatility ModelsDidesnis paveikslėlis
  • Formatas: EPUB+DRM
  • Išleidimo metai: 06-Aug-2022
  • Leidėjas: Springer International Publishing AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783031038617
Kitos knygos pagal šią temą:

DRM apribojimai

  • Kopijuoti:

    neleidžiama

  • Spausdinti:

    neleidžiama

  • El. knygos naudojimas:

    Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
    Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos  čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).

    Reikalinga programinė įranga
    Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba „Mac“ kompiuteryje, Jums reikalinga  Adobe Digital Editions “ (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas „Adobe Reader“, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)

    Negalite skaityti šios el. knygos naudodami „Amazon Kindle“.

This book develops alternative methods to estimate the unknown parameters in stochastic volatility models, offering a new approach to test model accuracy. While there is ample research to document stochastic differential equation models driven by Brownian motion based on discrete observations of the underlying diffusion process, these traditional methods often fail to estimate the unknown parameters in the unobserved volatility processes. This text studies the second order rate of weak convergence to normality to obtain refined inference results like confidence interval, as well as nontraditional continuous time stochastic volatility models driven by fractional Levy processes. By incorporating jumps and long memory into the volatility process, these new methods will help better predict option pricing and stock market crash risk. Some simulation algorithms for numerical experiments are provided.
Stochastic Volatility Models: Methods of Pricing, Hedging and
Estimation.- Sequential Monte Carlo Methods.- Parameter Estimation in the
Heston Model.- Fractional Ornstein-Uhlenbeck Processes,
Levy-Ornstein-Uhlenbeck Processes and Fractional Levy-Ornstein-Uhlenbeck
Processes.- Inference for General Semimartingales and Selfsimilar Processes.-
Estimation in Gamma-Ornstein-Uhlenbeck Stochastic Volatility
Model.- Berry-Esseen Inequalities for the Functional
Ornstein-Uhlenbeck-Inverse-Gaussian Process.- Maximum Quasi-likelihood
Estimation in Fractional Levy Stochastic Volatility Model.- Estimation in
Barndorff-Neilsen-Shephard Ornstein-Uhlenbeck Stochastic Volatility Model.-
Parameter Estimation in Student Ornstein-Uhlenbeck Model.- Berry-Esseen
Asymptotics for Pearson Diffusions.- Bayesian Maximum Likelihood Estimation
in Fractional Stochastic Volatility Models.- Berry-Esseen-Stein-Malliavin
Theory for Fractional Ornstein-Uhlenbeck Process.- Approximate Maximum
Likelihood Estimation for Sub-fractional Hybrid Stochastic Volatility Model.-
Appendix.
Daugiau apie elektronines knygas Daugiau apie elektronines knygas
Pastovi nuoroda: https://www.kriso.lt/db/97830310386176e.html
Raktažodžiai: