MCMC-Schätzungen von COGARCH-Prozessen

Das zeitstetige GARCH Volatilitätsmodell (COGARCH) von klelberg， Lindner和Maller soll mittels Bayesscher Verfahren geschätzt werden。所有的随机数据Volatilitätsmodell与COGARCH模型相关Ähnlichkeiten mit Prozessen， die von Barndorff-Nielsen und Shephard vorgeschlagen and untersucht wurden。引用本文：<s:1> diese Prozesse wurden von Roberts, Papaspiliopoulos, delaportas， von Griffin和Steel MCMC-Verfahren zur Schätzung der (nicht- beobachtaren) Volatilität entwickelt。Die verfaren in diesen arbeen sollen auden and Anwendbarkeit auden as COGARCH model untersucht werden和类比verfaren entwickelt werden。Da死Abhangigkeitsstruktur des COGARCH vollig verschieden vom征税或者Prozess坚持,这是einfache适应der要点verwendeten Methoden不祖茂堂erwarten。

Das zeitstetige GARCH Volatilitätsmodell (COGARCH) von Klüppelberg, Lindner und Maller soll mittels Bayesscher Verfahren geschätzt werden. Als stochastisches Volatilitätsmodell hat das COGARCH Modell gewisse Ähnlichkeiten mit Prozessen, die von Barndorff-Nielsen und Shephard vorgeschlagen und untersucht wurden. Für diese Prozesse wurden von Roberts, Papaspiliopoulos und Dellaportas und von Griffin und Steel MCMC-Verfahren zur Schätzung der (nicht-beobachtbaren) Volatilität entwickelt. Die Verfahren in diesen Arbeiten sollen auf ihre Anwendbarkeit auf das COGARCH Modell untersucht werden und analoge Verfahren entwickelt werden. Da die Abhängigkeitsstruktur des COGARCH völlig verschieden vom Lévy OU Prozess ist, ist eine einfache Adaption der dort verwendeten Methoden nicht zu erwarten.