離散過程を検出するためのEpps効果の利用【JST・京大機械翻訳】

Chang Patrick; Pienaar Etienne; Gebbie Tim

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212243724394 整理番号：21P0032706

離散過程を検出するためのEpps効果の利用【JST・京大機械翻訳】

Using the Epps effect to detect discrete processes

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発行年： 2020年05月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年10月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Epps効果は,金融市場における高頻度相関動力学に関連する重要な現象論である。著者らは,マダニデータがBrown拡散からのサンプルとして最もよく表現されるかどうか,または連結点過程として表される真の離散事象からのサンプルとして,それが最もよく表現されるかどうかについての洞察を提供することができると主張する。非同期性から生じるEpps効果を導出し,効果を補正するための精密化法を提供した。次に,可能な根底にある表現を識別する方法を示す3つの実験を提案した。これらから,簡単なHawkes表現が,付加的なアドホックモデルの複雑さなしにBrown表現を用いて回復できない,文献で報告されている現象論をいかに回復するかを示した。しかし,Brown運動に構築された複雑なアドホック雑音モデルは,Hawkes表現に対して一般的に識別できない。それにもかかわらず,雑音と組み合わせた場合でも,連続Brown拡散からのサンプルよりも,マダニデータが相互接続した離散事象のウェブとして表現されるとき,高周波相関動力学が最も忠実に回復されると主張した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論

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