Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/31080 
Erscheinungsjahr: 
2006
Schriftenreihe/Nr.: 
Discussion Paper No. 504
Verlag: 
Ludwig-Maximilians-Universität München, Sonderforschungsbereich 386 - Statistische Analyse diskreter Strukturen, München
Zusammenfassung: 
In this paper we introduce two stochastic volatility models where the response variable takes on only finite many ordered values. Corresponding time series occur in high-frequency finance when the stocks are traded on a coarse grid. For parameter estimation we develop an efficient Grouped Move Multigrid Monte Carlo (GM-MGMC) sampler. We apply both models to price changes of the IBM stock in January, 2001 at the NYSE. Dependencies of the price change process on covariates are quantified and compared with theoretical considerations on such processes. we also investigate whether this data set requires modeling with a heavy-tailed Student-t distribution.
Schlagwörter: 
Grouped move
High-frequency finance
Markov chain Monte Carlo
Multigrid Monte Carlo
Price process
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

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