論文の概要: Nonparametric Bayesian volatility learning under microstructure noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1805.05606v2
• Date: Sun, 17 Mar 2024 11:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 00:17:07.150225
• Title: Nonparametric Bayesian volatility learning under microstructure noise
• Title（参考訳）: マイクロ構造雑音下における非パラメトリックベイズ変動学習
• Authors: Shota Gugushvili, Frank van der Meulen, Moritz Schauer, Peter Spreij,
• Abstract要約: 市場マイクロ構造騒音下でのボラティリティ学習の課題について検討する。 具体的には、微分方程式からノイズの多い離散時間観測を考察する。 方程式の拡散係数を学習するための新しい計算法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.812395851874055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we study the problem of learning the volatility under market microstructure noise. Specifically, we consider noisy discrete time observations from a stochastic differential equation and develop a novel computational method to learn the diffusion coefficient of the equation. We take a nonparametric Bayesian approach, where we \emph{a priori} model the volatility function as piecewise constant. Its prior is specified via the inverse Gamma Markov chain. Sampling from the posterior is accomplished by incorporating the Forward Filtering Backward Simulation algorithm in the Gibbs sampler. Good performance of the method is demonstrated on two representative synthetic data examples. We also apply the method on a EUR/USD exchange rate dataset. Finally we present a limit result on the prior distribution.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,市場マイクロ構造騒音下でのボラティリティ学習の課題について検討する。 具体的には、確率微分方程式からノイズの多い離散時間観測を考察し、方程式の拡散係数を学習するための新しい計算法を開発する。 非パラメトリックベイズ的アプローチでは、ボラティリティ関数を断片的定数としてモデル化する。 その前者は逆ガンママルコフ鎖によって特定される。 後方からのサンプリングは、ギブスサンプリング装置にフォワードフィルタの後方シミュレーションアルゴリズムを組み込むことで達成される。 本手法の優れた性能は,2つの代表的な合成データ例に示す。 また,本手法をEUR/USD交換レートデータセットに適用する。 最後に、先行分布に対する極限結果を示す。

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