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J-GLOBAL ID:201902213109108581   整理番号:19A0492171

ジャンプ検出においてウェーブレットはどのように成功するか【JST・京大機械翻訳】

How Successful Are Wavelets in Detecting Jumps?
著者 (3件):
資料名:
巻: 19  号: 12  ページ: 638  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7179A  ISSN: 1099-4300  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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シミュレーションされた高周波データを用いてウェーブレットジャンプ検出テストの性能を評価し,そこではジャンプといくつかの他の非標準特徴が存在する。ウェーブレットに基づくジャンプ検出テストは,正確なタイミングとジャンプ数を固定することができるので,代替案よりも明確な利点がある。結果は,これらの利点に加えて,これらの検出試験が非標準データ環境でも望ましい電力とサイズ特性を保持するが,それらの代替案は標準データ特徴を超えて望ましい特性を維持することができないことを示した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
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生体計測  ,  システム・制御理論一般 
引用文献 (17件):
  • Johannes, M. The statistical and economic role of jumps in continuous-time interest rate models. J. Financ. 2004, 59, 227-260.
  • Dungey, M.; McKenzie, M.; Smith, V. Empirical Evidence on Jumps in the Term Structure of the US Treasury Market. 2007. Available online: https://ideas.repec.org/p/een/camaaa/2007-25.html (accessed on 23 November 2017).
  • Aït-Sahalia, Y.; Jacod, J. Analyzing the spectrum of asset returns: Jump and volatility components in high frequency data. J. Econ. Lit. 2012, 50, 1007-1050.
  • Lee, S.S.; Hannig, J. Detecting jumps from lévy jump diffusion processes. J. Financ. Econ. 2010, 96, 271-290.
  • Bollerslev, T.; Todorov, V. Estimation of jump tails. Econometrica 2011, 79, 1727-1783.
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