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波动率函数的局部常数K-nn估计 预览

Non-parametric Estimation of Volatility Functions in Diffusion Models Based on Local Constant k-Nearest Neighbor Method
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摘要 归因于在金融风险管理中的应用,扩散模型中波动率函数估计受到广泛的关注.利用Knn估计技术,提出了波动率函数的非参数估计方法,且建立估计量的渐近正态性.同时,介绍了应用最小二乘交叉验证(CV)技术选取参数k,并给出相应的渐近性质. Estimation of the volatility function in diffusion models has become increasingly popular mainly due to applications in financial risk management.In this paper, we propose two non-parametric estimators for the volatility function, which are constructed via the k nearest-neighbor method.The asymptotic normality of the proposed non-parametric estimators are developed.The least squares cross-validation(CV) method is used to select the parameter k and the related asymptotic properties are also developed.
作者 叶绪国 龙伟芳 龙伟锋 Ye Xu-guo;LONG Wei-fang;LONG Wei-feng(Kaili University,Kaili,Guizhou,556011,China;Guizhou Normal University,Guiyang,Guizhou,550001,China)
出处 《凯里学院学报》 2019年第3期12-20,共9页 Journal of Kaili University
基金 贵州省科技厅联合基金项目(黔科合LH字[2017]7167号) 贵州省教育厅自然科学研究青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2018]364) 凯里学院2017年度学术新苗培养及创新探索专项(黔科合平台人才[2017]5723) 凯里学院2017年国家自然科学基金培育课题(黔科合平台人才[2017]5723-02) 凯里学院2017年度引进(自主培养)博士专项课题(BS201705) 凯里学院校级规划课题(Z1505).
关键词 扩散模型 波动率函数 最近岭估计 交叉验证 Diffusion models volatility function nearest neighbor method cross-validation
作者简介 叶绪国(982-),男,安徽霍邱人,博士,凯里学院理学院副教授,研究方向为金融统计.
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