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2022-06-11
英文标题:
《Optimal Iterative Threshold-Kernel Estimation of Jump Diffusion
  Processes》
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作者:
Jos\\\'e E. Figueroa-L\\\'opez, Cheng Li, and Jeffrey Nisen
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最新提交年份:
2020
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英文摘要:
  In this paper, we propose a new threshold-kernel jump-detection method for jump-diffusion processes, which iteratively applies thresholding and kernel methods in an approximately optimal way to achieve improved finite-sample performance. We use the expected number of jump misclassifications as the objective function to optimally select the threshold parameter of the jump detection scheme. We prove that the objective function is quasi-convex and obtain a new second-order infill approximation of the optimal threshold in closed form. The approximate optimal threshold depends not only on the spot volatility, but also the jump intensity and the value of the jump density at the origin. Estimation methods for these quantities are then developed, where the spot volatility is estimated by a kernel estimator with thresholding and the value of the jump density at the origin is estimated by a density kernel estimator applied to those increments deemed to contain jumps by the chosen thresholding criterion. Due to the interdependency between the model parameters and the approximate optimal estimators built to estimate them, a type of iterative fixed-point algorithm is developed to implement them. Simulation studies for a prototypical stochastic volatility model show that it is not only feasible to implement the higher-order local optimal threshold scheme but also that this is superior to those based only on the first order approximation and/or on average values of the parameters over the estimation time period.
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中文摘要:
本文针对跳跃扩散过程提出了一种新的阈值核跳跃检测方法,该方法以近似最优的方式迭代应用阈值和核方法,以提高有限样本性能。我们以期望的跳跃错误分类数为目标函数,优化选择跳跃检测方案的阈值参数。我们证明了目标函数是拟凸的,并以闭形式得到了最优阈值的一个新的二阶填充逼近。近似最优阈值不仅取决于现货波动率,还取决于跳变强度和原点跳变密度的值。然后开发这些量的估计方法,其中现货波动率由带阈值的核估计器估计,原点跳跃密度的值由密度核估计器估计,密度核估计器应用于所选阈值准则认为包含跳跃的增量。由于模型参数与为估计它们而建立的近似最优估计量之间的相互依赖性,开发了一种迭代不动点算法来实现它们。对一个典型随机波动率模型的仿真研究表明,实施高阶局部最优阈值方案不仅可行,而且优于仅基于一阶近似和/或估计时间段内参数平均值的方案。
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分类信息:

一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Statistics Theory        统计理论
分类描述:Applied, computational and theoretical statistics: e.g. statistical inference, regression, time series, multivariate analysis, data analysis, Markov chain Monte Carlo, design of experiments, case studies
应用统计、计算统计和理论统计:例如统计推断、回归、时间序列、多元分析、数据分析、马尔可夫链蒙特卡罗、实验设计、案例研究
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一级分类:Economics        经济学
二级分类:Econometrics        计量经济学
分类描述:Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论,微观计量经济学,宏观计量经济学,通过新方法发现的经济关系的实证内容,统计推论应用于经济数据的方法论方面。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Statistics Theory        统计理论
分类描述:stat.TH is an alias for math.ST. Asymptotics, Bayesian Inference, Decision Theory, Estimation, Foundations, Inference, Testing.
Stat.Th是Math.St的别名。渐近,贝叶斯推论,决策理论,估计,基础,推论,检验。
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2022-6-11 04:04:49
跳跃扩散过程的最优迭代阈值核估计*Cheng Li+Jeffrey Nisen2020年4月7日摘要在本文中,我们提出了一种新的跳跃扩散过程阈值核跳跃检测方法,该方法以近似最优的方式应用阈值和核方法,以实现改进的单元示例性能。正如Figueroa-L'opez和Nisen(2013)所述,我们使用跳跃错误分类的预期数量作为目标函数,以优化选择跳跃检测方案的阈值参数。我们证明了目标函数是拟凸的,并以闭合形式获得了最优阈值的一个新的二阶近似。近似最优阈值不仅取决于现货波动率σt,还取决于跳跃强度和原点跳跃密度的值。然后开发了这些量的估计方法,其中现货波动率由带阈值的核估计量估计,原始跳变密度的值由密度核估计量估计,该密度核估计量应用于chosenthresholding准则认为包含跳变的增量。由于模型参数和为估计它们而构建的近似最优估计量之间的相互依赖性,开发了一种迭代定点估计算法来实现它们。
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2022-6-11 04:04:52
对原型随机波动率模型的模拟研究表明,实施高阶局部最优阈值方案不仅可行,而且优于仅基于一阶近似和/或估计时间段内参数平均值的方案。1引言在这项工作中,我们研究了一个形式为xt的跳跃扩散过程:=Ztγudu+ZtσudWu+NtXj=1ζj,其中W是维纳过程,N是局部强度{λt}t的独立泊松过程≥0和{ζj}j≥1是独立于W和N的i.i.d.变量。由于跳跃的存在,一些统计推断问题,包括波动率估计和跳跃检测,可以通过Mancini(2001、2004、2009)开发的阈值方法来解决。其基本思想是引入阈值调节参数B,以便每当增量的绝对值X:=Xti- Xti公司-1除B外,我们得出结论,在间隔期间(ti)发生了异常事件(也称为“跳跃-1,ti),我们可以根据其继续估计波动率和其他参数。为了进一步将阈值方法扩展到各种统计推断问题,已经进行了许多工作。对于具有有限或无限跳跃活动的It^o半鞅,Mancini(2009)和Jacod(2007,2008)研究了跳跃检测和综合挥发性估计。我们还参考了Corsi等人(2010),Ait-Sahalia*密苏里州圣路易斯华盛顿大学数学与统计系,美国密苏里州圣路易斯63130。菲格罗亚-lopez@wustl.edu.+Citadel Securities,纽约州纽约市,10022,美国。Cheng。Li@citadelsecurities.com.定量分析,巴克莱,纽约,纽约,10019,美国。杰弗里。nisen@barclayscapital.com.andJacod(2009b,a,2010),Cont和Mancini(2011),Figueroa-L\'opez(2012),Jing等人。
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2022-6-11 04:04:55
(2012),以及其他关于阈值法的进一步应用。为了使跳转检测程序具有良好的性能,我们必须解决的关键问题之一是阈值B的选择。理想情况下,我们希望在合适的标准下选择可能的最佳阈值。Figueroa-L'opez和Nisen(2013年)将跳跃错误分类的预期数量作为估计损失函数,最近,Figueroa-L'opez和Mancini(2018年)利用阈值实现二次变化的均方误差对这一问题进行了研究。Figueroa-L'opez和Nisen(2013)在零漂移、恒定不稳定性σ和恒定跳跃强度的假设下表明,最佳阈值的一阶近似值由p3σh log(1/h)给出(参见其中的定理4.2和4.3),当h(观测之间的时间间隔)缩小到0时(即,小或高频渐近性)。基于这一结果,Figueroa-L'opezand Nisen(2013)提出了一种估算依赖时间的确定性波动率的方法,并通过模拟表明,其性能有利于平稳波动率。在这项工作中,我们从三个方向概括了这个框架。我们首先证明了损失函数是准凸的,并且在非齐次漂移、波动性和跳跃强度的更一般情况下允许全局最小值。Figueroa-L'opez和Nisen(2013)在未经证明的情况下陈述了该结果的更简单版本。然后,我们继续以闭合形式获得最优局部阈值的二阶渐近近似,它取决于现货波动率σt、局部跳跃强度λt和原点跳跃密度的值。我们发现,正如预期的那样,如果即期波动率很高,那么更可取的做法是设定一个更大的阈值。
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2022-6-11 04:04:58
然而,当初始跳跃强度或跳跃密度较大时,出现较小跳跃的可能性较高,这有利于使用较小的阈值来检测此类跳跃。虽然导出了二阶近似的显式公式,但除非我们能够估计该公式中出现的所有未知参数:现货波动率、跳跃强度和原点跳跃密度,否则该方法不可行。为此,我们应用如下所述的核估计技术,为最佳阈值设计可行的插件式估计器。核估计有着悠久的历史,已被应用于许多统计问题。在我们的工作中,我们使用它来估计原点处的跳跃密度。我们面临的问题在几个方面与通常的密度核估计不同。首先,我们所拥有的数据被噪音污染了,更糟糕的是,部分数据可能根本不包含我们想要估计的密度的任何信息。此外,由于使用了阈值,我们得到的数据充其量是从截断分布中提取的,而我们希望估计密度的点甚至不在截断数据的支持范围内。由于这些原因,我们必须调整核密度估计的标准方法,并选择适当的阈值,以便在原点处获得满意的跳跃密度估计。
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2022-6-11 04:05:01
事实证明,在这种情况下,我们应该使用的最佳阈值比我们用于最佳跳转检测的阈值要大(关于这背后的直觉,请参见第2.4节)。我们必须估计的另一个数量是现货波动率,这也可以通过核估计量来估计。Foster和Nelson(1996)对这一主题进行了早期研究,其中分析了滚动窗口估计器,这与均匀核的核估计思想相似。Fan和Wang(2008)、Kristensen(2010)、Mancini等人(2015)以及最近的Figueroa-L'opez和Li(2017)研究了基于核的通用核即期波动率估计。另请参见(Jacod和Protter,2012年,第13章)和(Ait-Sahalia和Jacod,2014年,第8章)的优秀专著,了解通过统一核对It^osemimatigales的现货波动率估计问题的一般处理(尽管Ait-Sahalia和Jacod(2014)中的备注8.10也简要提到了支持[0,1]的一般核的情况)。与现货波动率的核估计相关的关键问题之一是如何选择带宽。Kristensen(2010)提出了一种留一交叉验证方法,这是一种通用的方法,但避免了准确性和计算效率的损失。在这项工作中,我们采用了Figueroa-L'opez和Li(2017)的方法,对现货波动率进行了阈值核估计,而不仅仅是核估计。明确推导了估计器均方误差的前导阶项,在此基础上提出了一种优化带宽和核选择的方法。
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