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J-GLOBAL ID：201702238330740894   整理番号：17A1632510

一貫した拡張Kalmanフィルタに基づくHestonモデルのパラメータ推定【Powered by NICT】

Parameter Estimations of Heston Model Based on Consistent Extended Kalman Filter

著者 (4件)： Wang Ximei (Key Laboratory of System and Control, Academy of Mathematics and System Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190 P.R. China) ,  He Xingkang (Key Laboratory of System and Control, Academy of Mathematics and System Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190 P.R. China) ,  Zhao Yanlong (Key Laboratory of System and Control, Academy of Mathematics and System Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190 P.R. China) ,  Zuo Zhiqiang (School of Electrical Engineering and Automation, Tianjin University)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 14100-14105  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Hestonモデルは金融機関に広く応用されているが,まだこのモデルのパラメータと揮発性の評価における困難さが存在する。本論文では,擬似最尤推定と一致し拡張Kalmanフィルタ(PMLE CEKF)はHestonモデルを推定するための同期実行した。パラメータ推定のために,状態方程式のためのPMLEとHestonモデルの測定方程式を独立に行った。ボラティリティ推定に対して一貫性のある拡張Kalmanフィルタ(CEKF)アルゴリズムを導入し,評価する揮発性を確実にすることである。Hestonモデルの推定結果は,PMLE CEKFとPMLE EKFアルゴリズムの間で比較した。数値シミュレーションはPMLE CEKFアルゴリズムはPMLE EKFアルゴリズムよりも効率的に働くことを示した。PMLE CEKFの応用S&P500には,提案したアルゴリズムの有用性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 揮発性 ,  状態方程式 ,  金融機関 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *パラメータ推定 ,  *モデル ,  最尤法
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  ボラティリティ ,  *拡張Kalmanフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Hestonモデル ,  擬似最尤推定 ,  一貫した拡張Kalmanフィルタ ,  拡張Kalmanフィルタ ,  パラメータ推定 ,  volatility

分類 (2件)： 二次電池  (YB04030K) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 拡張Kalmanフィルタ ,  モデル ,  パラメータ推定