Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Parameter Estimation in Stochastic Volatility Models

  • Formāts: PDF+DRM
  • Izdošanas datums: 06-Aug-2022
  • Izdevniecība: Springer International Publishing AG
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783031038617
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 154,65 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Parameter Estimation in Stochastic Volatility ModelsPalielināt
  • Formāts: PDF+DRM
  • Izdošanas datums: 06-Aug-2022
  • Izdevniecība: Springer International Publishing AG
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783031038617
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot 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.
Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām
Permanent link: https://www.kriso.lv/db/97830310386172e.html
Keywords: