Estimating time-changes in noisy Lévy models
含噪Lévy模型中的时间变换估计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：摘要明确以资产价格为背景，研究归一化波动率及时间变换估计，直接对应金融波动率方向。
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含噪Lévy模型中的时间变换估计
- 研究问题
- 在含噪资产价格模型中，如何估计归一化波动率或时间变换，并避免无限变差跳跃损害所述估计性质？
- 方法与思路
- 作者以时间变换Lévy过程近似含噪Itô半鞅，提出归一化波动率或时间变换的新估计，并分析两类模型中的收敛表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该估计在时间变换Lévy模型中达到极小极大收敛速率，且不受无限变差跳跃影响；在半鞅模型中仍保持所述速率优势。
- 阅读关注点
- 应核对归一化的含义、噪声与跳跃的允许范围、采样方案，以及极小极大界和与既有文献速率比较采用的模型类别。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的OpenAlex摘要；噪声条件、采样频率和具体速率未说明，不能推断绝对波动率可识别或普遍抗噪。
原文摘要
In quantitative finance, we often model asset prices as a noisy Itô semimartingale. As this model is not identifiable, approximating by a time-changed Lévy process can be useful for generative modelling. We give a new estimate of the normalised volatility or time change in this model, which obtains minimax convergence rates, and is unaffected by infinite-variation jumps. In the semimartingale model, our estimate remains accurate for the normalised volatility, obtaining convergence rates as good as any previously implied in the literature.