B4: Inference for Semimartingale Stochastic Volatility Models

Projektleiter: Prof. Jeannette Woerner (TU Dortmund)

Förderungsdauer: 1. April 2008 - 31. März 2014

In diesem Projekt werden wir statistische Methoden aus dem Gebiet der diskret beobachteten stochastischen Prozessen mit Techniken der nicht-parametrischen Regression, der inversen Probleme und des Bootstraps (mit Projekten A1 , B1 , B2 und B3) kombinieren, um damit neue Schätzverfahren für die verschiedenen Größen stochastischer Volatiliätsmodelle, nämlich den Volatilitätsprozess, die integrierte Volatilität und eine mögliche Sprungkomponente herzuleiten. Insbesondere werden wir damit den Zusammenhang zwischen Volatilität und Sprüngen besser analysieren können und somit Vorhersagen verbessern und Risiko realistischer einschätzen können. Des weiteren möchten wir den Zusammenhang zwischen Zeitreihen-Modellen und zeitstetigen Modellen untersuchen, indem wir Grenzwerte von komplexen Zeitreihenmodellen wie z.B. ACD Modellen und Modellen mit Langzeitabhängigkeiten (mit Projekt A3) betrachten und ihre Eigenschaften in Bezug auf das Phänomen der Marktmikrostruktur analysieren.