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【24h】

A Class of Gaussian Hybrid Processes for Modeling Financial Markets

机译：一类用于金融市场建模的高斯混合过程

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This paper proposes a one-factor model of financial markets using a class of Gaussian process that can be decomposed into a Brownian motion and an Ornstein–Uhlenbeck process. It is shown that this “hybrid” process is obtained as a continuous-time scaling limit of the differenced first-order autoregressive integrated moving average (ARIMA(1,1,1)) process. Parameter estimations using an ARIMA(1,1,1) framework and its variance ratio test show the accuracy of the proposed model. Construction of the one-factor commodity futures price model is presented as an application. A multidimensional extension of the hybrid process is also presented in the Appendix.
机译：本文提出了一种使用一类高斯过程的金融市场单因素模型，该过程可以分解为布朗运动和奥恩斯坦-乌伦贝克过程。结果表明，此“混合”过程是作为差分一阶自回归积分移动平均值（ARIMA（1,1,1））过程的连续时间缩放极限而获得的。使用ARIMA（1,1,1）框架进行参数估计及其方差比检验证明了所提出模型的准确性。提出了单因素商品期货价格模型的构建方法。附录中还提供了混合过程的多维扩展。

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