本文選題：時變參數(shù) + 復(fù)合分位回歸估計�。� 參考：《工程數(shù)學(xué)學(xué)報》2014年06期

【摘要】：本文主要研究一類非時齊擴(kuò)散模型中參數(shù)的局部估計,此類問題是期權(quán)定價和風(fēng)險管理中必要的組成部分.漂移參數(shù)和擴(kuò)散參數(shù)是期權(quán)定價和風(fēng)險管理中的關(guān)鍵性變量.首先,基于離散觀測樣本,利用局部多項式擬合,得到了漂移參數(shù)的局部多項式復(fù)合分位回歸估計,并證明了其漸近性質(zhì).然后,考慮到擴(kuò)散參數(shù)是非負(fù)的,本文利用對數(shù)局部多項式擬合,得到了擴(kuò)散參數(shù)的局部多項式估計,并討論了擴(kuò)散項估計的漸近偏差、漸近方差和漸近正態(tài)性.最后,分別對漂移參數(shù)和擴(kuò)散參數(shù)的估計采用了不同的帶寬參數(shù).模擬結(jié)果表明,本文所得到的局部復(fù)合分位回歸估計比局部最小二乘估計的擬合效果更好.
[Abstract]:In this paper, we mainly study the local estimation of parameters in a class of non-homogeneous diffusion models. This kind of problem is an essential part of option pricing and risk management. Drift parameters and diffusion parameters are the key variables in option pricing and risk management. Firstly, based on discrete observation samples and using local polynomial fitting, the local polynomial compound quantile regression estimation of drift parameters is obtained, and its asymptotic property is proved. Then, considering that the diffusion parameters are non-negative, the local polynomial estimates of diffusion parameters are obtained by using logarithmic local polynomial fitting, and the asymptotic deviation, asymptotic variance and asymptotic normality of the estimates of diffusion term are discussed. Finally, different bandwidth parameters are used for the estimation of drift parameters and diffusion parameters respectively. The simulation results show that the local compound quantile regression estimation obtained in this paper is better than the local least square estimation.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)管理學(xué)院;河南師范大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;
【基金】：The National Natural Science Foundation of China(11171221) the Leading Academic Discipline Project of Shanghai(XTKX2012)
【分類號】：O212.1

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【相似文獻(xiàn)】

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1 張恒t，

本文編號：1989545