Estimation of semiparametric locally stationary diffusion models
半参数局部平稳扩散模型的估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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半参数局部平稳扩散模型的估计
- 研究问题
- 如何估计漂移和波动系数随时间变化的局部平稳扩散模型，并在观测时间跨度增长的框架下建立半参数渐近理论？
- 方法与思路
- 作者设定随时间变化且局部线性的漂移、可随时间和状态变化的波动系数，利用局部平稳性和长跨度数据估计未知量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出该类扩散模型及估计方法，建立随时间跨度增加的渐近理论，并以利率数据和模拟考察应用及有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对局部平稳性的定义、漂移与波动函数的限制、观测间隔和时间跨度关系，以及利率应用对时变设定的支持。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，观测频率、平滑规则与渐近条件未说明；作者采用长跨度框架，不能据此推断高频填充渐近性质。
原文摘要
This paper proposes a class of locally stationary diffusion processes. The model has a time varying but locally linear drift and a volatility coefficient that is allowed to vary over time and space. The model is semiparametric because we allow these functions to be unknown and the innovation process is parametrically specified, indeed completely known. We propose estimators of all the unknown quantities based on long span data. Our estimation method makes use of the property of local stationarity. We establish asymptotic theory for the proposed estimators as the time span increases, so we do not rely on infill asymptotics. We apply this method to interest rate data to illustrate the validity of our model. Finally, we present a simulation study to provide the finite-sample performance of the proposed estimators.