Modelling the Bitcoin prices and the media attention to Bitcoin via the jump-type processes
利用跳跃型过程建模比特币价格与媒体关注度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：摘要明确研究低频观测下两条时间序列的联合跳跃过程及其估计。
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利用跳跃型过程建模比特币价格与媒体关注度
- 研究问题
- 如何联合描述比特币价格与媒体关注度的跳跃动态，并在低频观测条件下估计过程参数及其 Lévy 测度？
- 方法与思路
- 作者构建基于 Lévy 过程的二元模型，设计半参数估计程序，并为媒体关注度和比特币价格分别提出相应建模方案。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模型能够再现两类序列的跳跃动态，媒体关注度可由有限 Lévy 测度的过程刻画，并提出价格的数据驱动描述程序。
- 阅读关注点
- 应核对二元过程的依赖结构、低频观测下的识别条件、Lévy 测度估计方法，以及价格模型的数据驱动选择和验证方式。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要未提供样本、估计精度或预测表现，也未建立媒体影响的因果关系。
原文摘要
In this paper, we present a new bivariate model for the joint description of the Bitcoin prices and the media attention to Bitcoin. Our model is based on the class of the Lévy processes and is able to realistically reproduce the jump-type dynamics of the considered time series. We focus on the low-frequency setup, which is for the Lévy - based models essentially more difficult than the high-frequency case. We design a semiparametric estimation procedure for the statistical inference on the parameters and the Lévy measures of the considered processes. We show that the dynamics of the market attention can be effectively modelled by the Lévy processes with finite Lévy measures, and propose a data-driven procedure for the description of the Bitcoin prices.