Application of Kalman Filter to Stochastic Volatility Models of the Orstein‑Uhlenbeck Type Cover Image

Zastosowanie filtru Kalmana do modeli stochastycznej zmienności typu Ornsteina‑Uhlenbecka
Application of Kalman Filter to Stochastic Volatility Models of the Orstein‑Uhlenbeck Type

Author(s): Piotr Szczepocki
Subject(s): Business Economy / Management
Published by: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Keywords: stochastic volatility models; Levy processes; stochastyczne modele zmienności; proces Levy’ego

Summary/Abstract: Barndorff‑Nielsen and Shephard (2001) proposed a class of stochastic volatility models in which the volatility process is the Ornstein‑Uhlenbeck process driven by a Levy process without gaussian component. Parameter estimation of these models is difficult because the appropriate likelihood functions do not have a closed‑form expression. The article deals with application of the Kalman filter technique for parameter estimation of such models. The method is applied to EUR/PLN daily exchange rate data. Empirical application is accompanied with simulation study to examine statistical properties of the estimators. // O. E. Barndorff‑Nielsen i N. Shephard (2001) zaproponowali klasę modeli stochastycznej zmienności typu Ornsteina‑Uhlenbecka, opartych na procesie Levy’ego bez składnika Gaussowskiego. Estymacja parametrów modeli tego typu jest trudna, ponieważ nie można wyznaczyć odpowiedniej funkcji wiarygodności w postaci jawnego wzoru. W artykule zaprezentowana zostanie propozycja zastosowania filtru Kalmana do wyznaczania estymatorów parametrów w przypadku złożenia kilku procesów zmienności. Podejście to zostanie wykorzystane do modelowania kursu EUR/PLN. Empiryczny przykład uzupełnia eksperyment symulacyjny mający na celu zbadanie własności tak otrzymanych estymatorów.

  • Issue Year: 4/2018
  • Issue No: 337
  • Page Range: 183-201
  • Page Count: 19
  • Language: Polish