Modelling Stock Market Volatility: Bridging the Gap to Continuous Time
股票市场波动率建模：连接离散时间与连续时间AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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股票市场波动率建模：连接离散时间与连续时间
- 研究问题
- 从所给目录式条目看，主题是股票波动模型如何连接离散与连续时间，以及相关滤波、预测和连续时间模型估计问题。
- 方法与思路
- 所给文本列举GARCH、ARCH扩散近似、渐近滤波和随机波动扩散估计等内容，未提供一篇主论文的完整方法摘要。
- 材料陈述的贡献
- 材料呈现多个研究条目的主题范围，无法据此确认当前题名对应作品的原创贡献，也不能合并条目推断统一定理或实证结论。
- 阅读关注点
- 应先确认材料对应的文献类型及正文组织，再分别核对离散模型、扩散极限与滤波的条件，以及衍生品定价条目的具体内容。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的OpenAlex索引文本，形态更接近目录而非研究摘要；不能把所列不同作品的方法和结果归为当前作品的统一贡献。
原文摘要
Understanding And Specifying The Discrete Time Model: D.B. Nelson, Modelling Stock Market Volatility Changes. D.B. Nelson, Stationarity and Persistence in the GARCH(I,I) Model. D.B. Nelson, Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. P.A. Braun, D.B. Nelson and A.M. Sunier, Good News, Bad News, Volatility, and Betas. Continuous Time Limits And Optimal Filtering For ARCH Models: D.B. Nelson, ARCH Models as Diffusion Approximations. D.B. Nelson, Filtering and Forecasting with Misspecified ARCH Models I: Getting the Right Variance with the Wrong Model. D.B. Nelson and D.P. Foster, Filtering and Forecasting with Misspecified ARCH Models II: Making the Right Forecast with the Wrong Model. D.B. Nelson and D.P. Foster, Asymptotic Filtering Theory for Univariate ARCH Models. D.B. Nelson, Asymptotic Filtering Theory for Multivariate ARCH Models. D.B. Nelson and D.B. Nelson, Continuous Record Asymptotics for Rolling Sample Variance Estimators. Specification and Estimation of Continuous Time Processes: R.F. Engle and G.G.J. Lee, Estimating Diffusion Models of Stochastic Volatility. A.R. Gallant and G. Tauchen, Specification Analysis of Continuous Time Models in Finance. L.P. Hansen and J.A. Scheinkman, Back to the Future: Generating Moment Implications for Continuous-Time Markov Processes. Y.Ait-Sahalia, Nonparametric Pricing of Interest Rate Derivative Securities. Index.