Nonparametric estimation for a stochastic volatility model.

Abstract : Consider discrete time observations (X_{\ell\delta})_{1\leq \ell \leq n+1}$ of the process $X$ satisfying $dX_t= \sqrt{V_t} dB_t$, with $V_t$ a one-dimensional positive diffusion process independent of the Brownian motion $B$. For both the drift and the diffusion coefficient of the unobserved diffusion $V$, we propose nonparametric least square estimators, and provide bounds for theirrisk. Estimators are chosen among a collection of functions belonging to a finite dimensional space whose dimension is selected by a data driven procedure. Implementation on simulated data illustrates how the method works.
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Finance and Stochastics, Springer Verlag (Germany), 2010, 14 (1), pp.49-80. <10.1007/s00780-009-0094-z>
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Contributeur : Fabienne Comte <>
Soumis le : vendredi 21 décembre 2007 - 17:06:34
Dernière modification le : mardi 11 octobre 2016 - 13:27:46
Document(s) archivé(s) le : mardi 13 avril 2010 - 15:04:51

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Fabienne Comte, Valentine Genon-Catalot, Yves Rozenholc. Nonparametric estimation for a stochastic volatility model.. Finance and Stochastics, Springer Verlag (Germany), 2010, 14 (1), pp.49-80. <10.1007/s00780-009-0094-z>. <hal-00200874>

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