コンテンツへスキップ
ライブラリの全資料

確率時計の調整によるリターンの歪度と裾のモデル化

記事 arXiv papers · 著者: Zhe Fei et al.
原文を読む

サマリー

この論文は、取引活動を表し、非対称で裾の厚いリターンを捉える連続時間金融モデル向けに、調整された確率時計を提案しています。この手法では、レヴィ従属過程、または非負の独立増分を持つより一般的な過程から作られる時計を、繰り返し平均に着想を得たカーネルで修正します。調整パラメータは、取引回数を減らしたり取引強度を変えたりせずに、調整の度合いを制御します。

著者らはラプラス変換、特性三つ組、キュムラントを分析し、推定、オプション較正、シミュレーションへの応用可能性を示しています。選択したジャンプ拡散モデルとテンプド安定モデルについて、プロファイル尤度を用いるモーメントベースの推定手順を構築し、日次のS&P 500とビットコインのリターンを調べています。実証分析は望ましい効果の根拠として提示されていますが、抜粋には結果や規模が記載されていません。この手法は、選択された時計のクラスとモデルの仮定にも依存します。

主なアイデア

  • 調整された確率時計は、リターンの非対称性とテールリスクを捉えることを目指します。
  • カーネルの選択により、取引強度や取引回数を変えずに、非負の独立増分を持つ過程を調整します。
  • ハイパーパラメータで規制の度合いを制御し、歪度や過剰尖度を幅広く変化させられます。
  • 理論的な特性分析、推定、オプション較正、シミュレーションへの応用を含みます。
  • 実証研究では日次のS&P 500とビットコインのリターンを使用しています。

タグ

統計ボラティリティ機械学習株式暗号資産
全文
# Regulating stochastic clocks


# Regulating stochastic clocks









Stochastic clocks represent a class of time change methods for incorporating trading activity into continuous-time financial models, with the ability to deal with typical asymmetrical and tail risks in financial returns. In this paper we propose a significant improvement of stochastic clocks for the same objective but without decreasing the number of trades or changing the trading intensity. Our methodology targets any Lévy subordinator, or more generally any process of nonnegative independent increments, and is based on various choices of regulating kernels motivated from repeated averaging. By way of a hyperparameter linked to the degree of regulation, arbitrarily large skewness and excess kurtosis of returns can be easily achieved. Generic-time Laplace transforms, characterizing triplets, and cumulants of the regulated clocks and subsequent mixed models are analyzed, serving purposes ranging from statistical estimation and option price calibration to simulation techniques. Under specified jump--diffusion processes and tempered stable processes, a robust moment-based estimation procedure with profile likelihood is developed and a comprehensive empirical study involving S\&P500 and Bitcoin daily returns is conducted to demonstrate a series of desirable effects of the proposed methods.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。