HYBRID MULTI-STEP ESTIMATION OF THE VOLATILITY FOR STOCHASTIC REGRESSION MODELS - 九大コレクション

＜学術雑誌論文＞
HYBRID MULTI-STEP ESTIMATION OF THE VOLATILITY FOR STOCHASTIC REGRESSION MODELS

作成者	著者識別子 00569767 作成者名 Kamatani, Kengo 鎌谷, 研吾カマタニ, ケンゴ所属機関所属機関名 Graduate School of Engineering Science and MMDS, Osaka University 大阪大学基礎工学研究科
	作成者名 Nogita, Akihiro 野北, 明寛ノギタ, アキヒロ所属機関所属機関名 MMDS, Osaka University 大阪大学数理・データ科学教育研究センター
	著者識別子 70280526 作成者名 Uchida, Masayuki 内田, 雅之ウチダ, マサユキ所属機関所属機関名 Graduate School of Engineering Science and MMDS, Osaka University 大阪大学基礎工学研究科
本文言語	英語
出版者	Research Association of Statistical Sciences
出版者	統計科学研究会
発行日	2016-12
収録物名	Bulletin of informatics and cybernetics
巻	48
開始ページ	19
終了ページ	35
出版タイプ	Version of Record
アクセス権	open access
Crossref DOI	https://doi.org/10.5109/2203025
概要	We deal with an estimation problem of a volatility parameter for stochastic regression models based on high frequency data. Hybrid multi-step estimators are proposed and their asymptotic properties, i...ncluding convergence of moments, are obtained.続きを見る

ファイル	ファイルタイプ	サイズ	閲覧回数	説明
2-Kamatani	pdf	354 KB	574

PISSN	0286-522X
EISSN	2435-743X
NCID	AA10634475
レコードID	2203025
主題	Asymptotic mixed normality
	Bayes type estimator
	convergence of moments
	diffusion process
	discrete time observations
	maximum likelihood type estimator
助成情報	助成機関名日本学術振興会 Japan Society for the Promotion of Science 研究課題番号 24740062 研究課題名隠れマルコフモデルに対する統計計算手法の漸近的解析 Asymptotic analysis of statistical computation methods for hidden Markov models
登録日	2019.02.25
更新日	2024.12.02