Simulation-based estimation of time series and stochastic volatility processes

Do Rego Sousa, Thiago

Mathematik

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Original title:: Simulation-based estimation of time series and stochastic volatility processes
Translated title:: Simulationsbasierte Methoden zur Schätzung von Zeitreihenprozessen und stochastischen Volatilitatsmodellen
Author:: Do Rego Sousa, Thiago
Year:: 2019
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: Fakultät für Mathematik
Advisor:: Klüppelberg, Claudia (Prof. Dr.)
Referee:: Klüppelberg, Claudia (Prof. Dr.); Belomestry, Denis (Prof. Dr.); Stelzer, Robert (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: MAT Mathematik
Keywords:: asymptotic normality, bias reduction, continuous-time GARCH, Characteristic function, Control variates, estimation, generalized method of moments, Indirect Inference estimation, Lévy process, model identification, multivariate continuous time GARCH, projection methods, second-order moment structure, Simulation, SLLN, strong consistency, Variance reduction
Translated keywords:: asymptotische Normalität, Bias-Reduktion, zeitkontinuierliche GARCH, charakteristische Funktion, Kontrollvariablen, Schätzung, verallgemeinerte Momentenmethode, indirekte Inferenzschätzung, Lévy-Prozess, Modellidentifikation, multivariate zeitkontinuierliche GARCH, Projektionsmethoden, Momentstruktur zweiter Ordnung, Simulation, SLLN, starke Konsistenz, Varianzreduzierung
TUM classification:: MAT 620d
Abstract:: This thesis investigates simulation-based methods to estimate time series processes. We apply Indirect Inference to estimate the parameter of a COGARCH(1,1) process. Then we develop new estimators for general time series observations based on the empirical characteristic function and control variates. Lastly, we investigate the estimation problem of multivariate COGARCH(1,1) processes and, via a generalised method of moments, we pave the way for the application of the new estimators.
Translated abstract:: Diese Arbeit entwickelt simulationsbasierte Methoden zur Schätzung von Zeitreihenprozessen. Wir wenden die indirekte Inferenzmethode an, um die Parameter eines COGARCH(1,1)-Prozesses zu schätzen. Anschließend entwickeln wir neue Schätzer für allgemeine Zeitreihenbeobachtungen auf der Grundlage der empirischen charakteristischen Funktion und Kontrollvariablen. Zuletzt untersuchen wir das Schätzproblem multivariater COGARCH(1,1)-Prozesse und ebnen mittels einer verallgemeinerten Momentenmethode den Weg für die Anwendung der neu entwickelten Schätzer. «
Diese Arbeit entwickelt simulationsbasierte Methoden zur Schätzung von Zeitreihenprozessen. Wir wenden die indirekte Inferenzmethode an, um die Parameter eines COGARCH(1,1)-Prozesses zu schätzen. Anschließend entwickeln wir neue Schätzer für allgemeine Zeitreihenbeobachtungen auf der Grundlage der empirischen charakteristischen Funktion und Kontrollvariablen. Zuletzt untersuchen wir das Schätzproblem multivariater COGARCH(1,1)-Prozesse und ebnen mittels einer verallgemeinerten Momentenmethode de... »
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1518760
Date of submission:: 01.07.2019
Oral examination:: 03.09.2019
File size:: 3491671 bytes
Pages:: 147
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190903-1518760-1-2
Last change:: 05.09.2019
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