Volatility occupation times
波动率占用时间AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究随机波动率，并采用固定区间内观测网格趋于零的高频渐近框架。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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波动率占用时间
- 研究问题
- 在固定时间区间内，仅观察离散采样的 Itô 半鞅时，如何估计随机波动率的占用测度、密度及相关分位数？
- 方法与思路
- 作者先在长度逐渐缩小的区块内估计局部波动率，再构造占用时间的样本对应量和占用密度的核估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明了所提估计量的一致性并给出收敛速率界，同时据此非参数估计波动率占用测度对应的分位数。
- 阅读关注点
- 应核对半鞅与观测网格条件、区块长度和核带宽选择，以及占用测度、密度和分位数估计各自需要的条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；具体正则条件与速率未列出，也不能据此判断微观结构噪声下的适用性。
原文摘要
We propose nonparametric estimators of the occupation measure and the occupation density of the diffusion coefficient (stochastic volatility) of a discretely observed Itô semimartingale on a fixed interval when the mesh of the observation grid shrinks to zero asymptotically. In a first step we estimate the volatility locally over blocks of shrinking length, and then in a second step we use these estimates to construct a sample analogue of the volatility occupation time and a kernel-based estimator of its density. We prove the consistency of our estimators and further derive bounds for their rates of convergence. We use these results to estimate nonparametrically the quantiles associated with the volatility occupation measure.