Volatilidad Estocástica Media Móvil

Hola. Estoy comparando la log-volatilidad de dos modelos SV con una aplicación a MATLAB. Desde que soy un novato en este campo, no sé si estoy equivocado en la interpretación de la gráfica. En mi opinión lo único que puedo decir es que el modelo SV estándar subestima la volatilidad en la volatilidad es pequeña pero no estoy seguro de mi gráfica. ¿Alguna vez has visto algo así ¿Estoy totalmente equivocado y para el modelo estándar ver: Chan, J. C.C. Y Hsiao, C. Y.L (2014). Estimación de modelos de volatilidad estocástica con colas pesadas y dependencia en serie. En: I. Jeliazkov y X. S. Yang (Eds.), Bayesian Inference en las Ciencias Sociales, 159-180, John Wiley amp Sons, Nueva York. Preguntado Jun 11 at 15: 57Moving Modelos de Volatilidad Estocástica Media con Aplicación a Pronóstico de Inflación El promedio móvil y la volatilidad estocástica son dos componentes importantes para modelar y pronosticar series temporales macroeconómicas y financieras. El primero tiene como objetivo capturar la dinámica de corto plazo, mientras que el segundo permite la agrupación de la volatilidad y la volatilidad variable en el tiempo. Introducimos una nueva clase de modelos que incluye ambas características útiles. Los nuevos modelos permiten que el proceso medio condicional tenga una forma de espacio de estado. Como tal, este marco general incluye una amplia variedad de especificaciones populares, incluyendo los componentes no observados y los modelos de parámetros variables en el tiempo. Tener un proceso de media móvil, sin embargo, significa que los errores en la ecuación de medición ya no son independientes en serie, y la estimación se hace más difícil. Desarrollamos un simulador posterior que se basa en los avances recientes en algoritmos basados ​​en precisión para estimar esta nueva clase de modelos. En una aplicación empírica que involucra la inflación de Estados Unidos, encontramos que estos modelos de volatilidad estocástica media móvil proporcionan un mejor desempeño dentro de la muestra y rendimiento de pronóstico fuera de la muestra que las variantes estándar con sólo volatilidad estocástica. Si experimenta problemas al descargar un archivo, compruebe si tiene la aplicación adecuada para verla primero. En caso de problemas adicionales, lea la página de ayuda de IDEAS. Tenga en cuenta que estos archivos no están en el sitio IDEAS. Por favor sea paciente ya que los archivos pueden ser grandes. Documento proporcionado por la Universidad Nacional de Australia, Facultad de Negocios y Economía, Facultad de Economía en su serie Documentos de Trabajo de la ANU en Economía y Econometría con el número 2012-591. Otras versiones de este ítem: C11 - Métodos Matemáticos y Cuantitativos - - Métodos y Metodología Económica y Estadística: General - - - Análisis Bayesiano: General C51 - Métodos Matemáticos y Cuantitativos - - Modelos Econométricos - - - Modelo Construcción y Estimación C53 - Métodos Matemáticos y Cuantitativos - - Modelos Econométricos - - - Modelos de Predicción y Predicción Métodos de Simulación Referencias listadas en IDEAS Por favor, informe errores de cita o referencia a. o. Si usted es el autor registrado del trabajo citado, inicie sesión en su perfil de servicio de RePEc Author. Haga clic en las citas y haga los ajustes apropiados. James H. Stock Mark W. Watson, 2010. Modelando la inflación después de la crisis, Proceedings - Economic Policy Symposium - Jackson Hole. Banco de la Reserva Federal de Kansas City, páginas 173-220. Joshua C. C. Chan Gary Koop Roberto Leon-González Rodney W. Strachan, 2010. Modelos de dimensión variable del tiempo, Working Paper Series 4410, Centro de Análisis Económico de Rímini. Chan, Joshua C. C Koop, Gary León-González, Roberto Strachan, Rodney W, 2010. Modelos de Dimensión del Tiempo Variable, Documentos de Discusión SIRE 2012-33, Instituto Escocés de Investigación en Economía (SIRE). Modelos de Dimensión del Tiempo, Documentos de Trabajo de la CAMA 2011-28, Centro de Análisis Macroeconómico Aplicado, Escuela de Políticas Públicas de Crawford, Universidad Nacional de Australia. Joshua C. C. Chan Garry Koop Roberto Leon Gonzales Rodney W. Strachan, 2010. Modelos de Dimensión del Tiempo Variable, Documentos de Trabajo de la ANU en Economía y Econometría 2010-523, Universidad Nacional de Australia, Facultad de Negocios y Economía, Facultad de Economía. Joshua Chan Gary Koop Roberto León-González Rodney Strachan, 2011. Modelos de Dimensión del Tiempo Variable, Documentos de Trabajo 1116, Universidad de Strathclyde Business School, Departamento de Economía. Gary Koop Dimitris Korobilis, 2011. Predicción de la inflación utilizando el modelo dinámico de mediación, Working Papers 1119, Universidad de Strathclyde Business School, Departamento de Economía. Gary Koop Dimitris Korobilis, 2012. Pronosticar la inflación utilizando el modelo dinámico de promedio, International Economic Review. Departamento de Economía, Universidad de Pensilvania y Universidad de Osaka Instituto de la Asociación de Investigación Social y Económica, vol. 53 (3), páginas 867-886, 08. Joshua Chan Gary Koop Simon Potter, 2012. Un nuevo modelo de inflación de tendencia, Working Papers 1202, Universidad de Strathclyde Business School, Departamento de Economía. Joshua C C Chan Gary Koop Simon M Potter, 2012. Un nuevo modelo de inflación de tendencia, CAMA Working Papers 2012-08, Centro de Análisis Macroeconómico Aplicado, Crawford Escuela de Políticas Públicas, la Universidad Nacional de Australia. Chan, Joshua Koop, Gary Potter, Simon, 2012. Un nuevo modelo de inflación de tendencia, MPRA Paper 39496, Biblioteca Universitaria de Munich, Alemania. 2012, Instituto Escocés para la Investigación en Economía (SIRE).Desde los Modelos de Volatilidad Local y Estocástica Media Móvil a la Volatilidad Estocástica de 2 Factores Modelos Se consideran los siguientes modelos: 1. Generalización de un modelo de volatilidad local rodado con una media móvil del spot: dS mu Sdt sigma (S / A) SdW donde A (t) es un promedio móvil del punto S. 2. Generalización Del modelo de volatilidad estocástica pura de Heston rodado con un promedio móvil de la volatilidad estocástica: dS mu Sdt sigma SdW, dsigma2 k (theta - sigma2) dt gamma sigma dZ donde theta (t) es una media móvil de la varianza sigma2. 3. Generalización de una volatilidad estocástica total con el proceso de volatilidad dependiendo de sigma y S y laminado con un promedio móvil de S: dS mu Sdt sigma SdW, dsigma a (sigma, S / A) dtb (sigma, S / A) dZ, corr (dW, dZ) rho (sigma, S / A), donde A (t) es una media móvil de la mancha S. Generalizaremos estas y otras ideas más y demostraremos que conducen a una 2- (V1, v2) dt b1 (v1, v2) dZ1, dv2 a2 (v1, v2) dt b2 (v1, v2) (DZ, dZ2) rho3 (v1, v2) y dar ejemplos de modelos analíticamente solubles, aplicables para Modelos de monedas múltiples compatibles con la dinámica de pares de divisas cruzadas en FX. También consideramos saltos y tasas de interés estocásticas. ¿Quieres leer el resto de este artículo. RESUMEN: Tres procesos que reflejan la persistencia de la volatilidad se formulan inicialmente mediante la evaluación de tres procesos de Lvy en un cambio de tiempo dado por la integral de un proceso de raíz cuadrada de revertir la media. El modelo para el cambio de tiempo de revertir media se generaliza para incluir modelos no gaussianos que son soluciones a ecuaciones de Ornstein-Uhlenbeck impulsadas por procesos unilaterales Lvy discontinuos que permiten correlación con el stock. Los procesos positivos del precio de las acciones se obtienen exponenciando y midiendo la corrección de estos procesos, o alternativamente exponiendo estocásticamente estos procesos. Las funciones características para el precio de log se pueden utilizar para obtener precios de opción a través de la transformada rápida de Fourier. En general, la exponenciación con corrección media funciona mejor que empleando la exponencial estocástica. Se observa que el modelo exponencial de corrección media no es una martingala en la filtración en la que se define originalmente. Esto nos lleva a formular e investigar la importante propiedad de martingales marginales donde buscamos martingales en filtraciones alteradas consistentes con las distribuciones marginales unidimensionales del nivel del proceso en cada fecha futura. En este artículo presentamos un marco de precios de arbitraje para la valoración y cobertura de reclamos contingentes de índices de acciones en presencia de un término estocástico y estructura de huelga de volatilidad. Nuestro enfoque a la volatilidad estocástica es similar al enfoque de Heath-Jarrow-Morton (HJM) a las tasas de interés estocásticas. A partir de un conjunto inicial de precios de opciones de índices y su superficie de volatilidad local asociada, mostramos cómo construir una familia de procesos estocásticos de tiempo continuo que definen la evolución libre de arbitraje de esta superficie de volatilidad local a través del tiempo. Las condiciones de no arbitraje son similares a las condiciones HJM para movimientos estocásticos libres de arbitraje de la curva de tipos de interés, pero más involucradas. Garantizan que incluso bajo una evolución general de la volatilidad estocástica, los precios de las opciones iniciales, o sus equivalentes BlackScholes impliquen volatilidades, siguen siendo justos. Introducimos árboles implícitos estocásticos como implementaciones discretas de nuestra familia de modelos de tiempo continuo. Los nodos de un árbol implícito estocástico permanecen fijos a medida que pasa el tiempo. Durante cada paso de tiempo discreto el índice se mueve aleatoriamente de su nodo inicial a algún nodo en el siguiente nivel de tiempo, mientras que las probabilidades de transición local entre los nodos también varían. El cambio en las probabilidades de transición corresponde a una variación estocástica general (multifactor) de la superficie de volatilidad local. Partiendo de cualquier nodo, los movimientos futuros del índice y las volatilidades locales deben ser restringidos para que las probabilidades de transición a todos los nodos futuros sean simultáneamente martingales. Esto garantiza que los precios de las opciones iniciales sean justos. En el árbol, estas condiciones de martingala se efectúan mediante opciones apropiadas de los parámetros de deriva para las probabilidades de transición en cada nodo futuro, de tal manera que la evolución subsiguiente del índice y de la superficie de volatilidad local no conduzca a oportunidades de arbitraje sin riesgo entre Diferentes opciones y contratos a plazo o su índice subyacente. Puede utilizar árboles implícitos estocásticos para valorar opciones de índices complejos, u otros valores derivados con pagos que dependen de la volatilidad del índice, incluso cuando la superficie de volatilidad es sesgada y estocástica. Los precios de valores resultantes son consistentes con los precios de mercado actuales de todas las opciones y forwards de índice estándar, y con la ausencia de oportunidades de arbitraje en el futuro. Los valores de las opciones calculadas son independientes de las preferencias de los inversores y del precio de mercado del índice o del riesgo de volatilidad. Los árboles estocásticos implícitos también pueden utilizarse para calcular coeficientes de cobertura para cualquier valor de índice contingente en términos de su índice subyacente y todas las opciones estándar definidas en ese índice. En el contexto de los procesos de estados de difusión por salto de affinex27, este trabajo proporciona un tratamiento analítico de una clase de transformaciones, incluyendo varias transformadas de Laplace y Fourier como casos especiales, que Permiten un tratamiento analítico de una serie de problemas de valoración y econometría. Las aplicaciones de ejemplo incluyen modelos de fijación de precios de renta fija, con un papel para los modelos de incumplimiento basados ​​en intensidad, así como una amplia gama de aplicaciones de precios de opción. Un ejemplo ilustrativo examina las implicaciones de la volatilidad estocástica y saltos para la valoración de la opción. Este ejemplo resalta el impacto en la opción x27smirksx27 de la distribución conjunta de saltos en volatilidad y saltos en el precio de los activos subyacentes, tanto a través de la amplitud como del momento de salto. Artículo Febrero 2000 Darrell Darrell Duffie Jun Pan Kenneth J. Singleton