带跳随机积分离散化的渐近误差分布研究
批准号:
11701331
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
23.0 万元
负责人:
王汉超
依托单位:
学科分类:
概率极限理论与随机化结构
结题年份:
2020
批准年份:
2017
项目状态:
已结题
项目参与者:
王鑫、黄伟桓、胡成、谭玉珍、林一伟
中文摘要
随机积分一直是随机分析和金融数学中的重要内容。为了在实际金融研究中使用随机积分,将理论上的随机积分离散化是必不可少的步骤。目前,研究随机积分离散化后的渐近误差分布对于掌控离散化风险有十分重要的意义。申请者在前期研究中发现,由于实际金融操作中,确定离散时间是不现实的。最近,很多学者将研究转向了随机离散时间设定下,随机积分离散化的渐近误差分布问题。但是现有文献往往将研究限制在连续轨道随机积分上 ,然而很多实证研究表明,金融数据常含有跳,所以有必要对带跳的随机积分离散化问题进行研究。本项目将在随机离散时间设定下,对以下问题开展研究:(1)带跳随机积分离散化的渐近误差分布问题;(2)纯跳随机积分离散化的渐近误差分布问题;(3)带跳随机二重积分离散化的渐近误差分布问题。这些研究不仅能够丰富随机过程的渐近理论,也为随机微分方程数值分析,对冲误差分析方面的研究提供理论基础。
英文摘要
Stochastic integral has played an important role in the fields of stochastic analysis as well as mathematical finance. However, discretization of the original integral sometimes is necessary before we put it into practical use. Research on the asymptotic error distribution for discretization of stochastic integral is meaningful, which can help us to control the risk caused by discretization. Preliminary studies have shown that it is unrealistic to quantify the discrete time in the real market. So recent papers about this distribution are mainly under the assumption of random discrete time and they basically restrained themselves on the continuous paths. But the real financial data normally have jumps, it is necessary to consider this problem for stochastic integral with jumps. In this project ,we will consider the following problems under the assumption of random discrete time :1. the asymptotic error distributions for discretization of stochastic integral with jumps; 2 The asymptotic error distribution for discretization of pure jump stochastic integrals; 3 the asymptotic error distribution for discretization of stochastic iterated integrals with jumps. We believe that these discussions will not only enrich the asymptotic theory of stochastic processes but also provide some new theoretical results and tools for the numerical analysis of stochastic differential equations and hedging-error analysis.
随机积分离散化的渐近误差分布问题是重要的理论问题,同时在金融实践中有一定的应用前景。随着随机分析与金融数学的发展,带跳模型越来越多地被用于描述资产变化趋势,因此,考虑带跳随机积分离散化误差是十分有必要的。本项目旨在研究带跳随机积分离散化渐近误差分布。我们研究了带跳扩散过程离散化后的误差问题,将该问题转化为了带跳扩散过程中扩散项的非参数估计的误差问题,得到了关于扩散项的非参数估计的中心极限定理。我们研究了关于纯跳随机积分的Bernstein 型不等式,并以此为基础,得到了随机权重型离散时间设定下,纯跳随机积分离散化的渐近误差分布。我们研究了在测度变换中起关键作用的似然过程的有关极限定理,得到了对数似然过程的不变原理,并以此为基础,得到了停时型离散时间设定下,纯跳随机积分离散化的渐近误差分布。 以此为基础,我们研究了重尾情形下,稳定积分的弱收敛定理。除此之外,在研究上述问题的过程中,我们将这些成果应用至计量经济领域,研究了协方差矩阵的估计问题。
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DOI:
10.1016/j.jeconom.2020.09.002
发表时间:
2021-04-30
期刊:
JOURNAL OF ECONOMETRICS
影响因子:
6.3
作者:
[Wang, Hanchao, Peng, Bin, Leng, Chenlei]
通讯作者:
Leng, Chenlei
On Bernstein type inequalities for stochastic integrals of multivariate point processes
多元点过程随机积分的 Bernstein 型不等式
DOI:
10.1016/j.spa.2018.05.014
发表时间:
2019
期刊:
Stochastic Processes and Their Applications
影响因子:
1.4
作者:
[Wang Hanchao, Lin Zhengyan, Su Zhonggen]
通讯作者:
Su Zhonggen
A Donsker-Type Theorem for Log-Likelihood Processes
对数似然过程的Donsker型定理
DOI:
10.1007/s10959-019-00926-9
发表时间:
2020
期刊:
Journal of Theoretical Probability
影响因子:
0.8
作者:
[Su Zhonggen, Wang Hanchao]
通讯作者:
Wang Hanchao
DOI:
--
发表时间:
2018
期刊:
数学学报(中文版)
影响因子:
--
作者:
[周力凯, 林正炎, 王汉超]
通讯作者:
王汉超
Central Limit Theorems of Local Polynomial Threshold Estimator for Diffusion Processes with Jumps
跳跃扩散过程局部多项式阈值估计器的中心极限定理
DOI:
10.1111/sjos.12318
发表时间:
2017-02
期刊:
Scandinavian Journal of Statistics
影响因子:
1
作者:
[Song Yuping, Wang Hanchao]
通讯作者:
Wang Hanchao
共 6 条
矩阵鞅的集中不等式及其应用
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批准号:12071257
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项目类别:面上项目
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资助金额:52.0万元
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批准年份:2020
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负责人:王汉超
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依托单位:
国内基金
海外基金