B1: Statistical Inference in Inverse Problems with Qualitative Prior Information

Projektleiter: Prof. Axel Munk (Universität Göttingen)

Förderungsdauer: 1. April 2008 - 31. März 2014

Im ersten Teil des Vorhabens wurde einerseits eine asymptotische Theorie für lokal konstante Funktionen in statistischen inversen Regresionsmodellen entwickelt und andererseits wurde begonnen, das Problem der pfadweisen Volatilitätsschätzung in Mikrostruktur-Rausch-Modellen zu untersuchen. Hierauf basierend werden wir in der zweiten Förderperiode die bisherigen Methoden weiter entwickeln und zusammenführen, um schließlich zu Konfidenzbändern unter Nebenbedingungen an die Form für die Volatilität selbst zu gelangen. Um das zu erreichen, müssen zunächst Konfidenzbänder für Entfaltungsprobleme bestimmt werden. Dieser Teil des Projektes wird in enger Zusammenarbeit mit Projekt A1 , Projekt B4 und der Ökonometrie Gruppe in Projektteil A (Projekt A3 , Projekt A4 und Projekt A7 ) durchgeführt. Sekündlich gemessene hochfrequente FGBL Tick-Daten werden dann mit diesen Methoden in Zusammenarbeit mit M. Hoffmann (ENSAE Paris) analysiert indem die pfadweise Volatilität geschätzt wird.