Stochastic Volatility Models with Long Memory
Stochastic Volatility Models with Long Memory
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长记忆随机波动率模型
DOI：
10.1007/978-3-540-71297-8_14
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
P. Soulier
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Clifford M. Hurvich;P. Soulier
在这篇文章中，我们考虑了包含潜在波动过程的离散时间模型。这种类型中最著名的模型是长记忆随机波动率（LMSV）模型。我们描述其主要属性，讨论这些模型的参数和半参数估计，并给出一些概括和应用。
In this contribution, we consider models in discrete time that contain a latent process for volatility. The most well-known model of this type is the Long-Memory Stochastic Volatility (LMSV) model. We describe its main properties, discuss parametric and semiparametric estimation for these models, and give some generalizations and applications.