Pubblicazioni

Autori:

Minozzo, Marco; Centanni, Silvia

Titolo:

Smoothing, filtering and estimation by Monte Carlo methods for doubly stochastic Poisson processes

Anno:

2006

Tipologia prodotto:

Contributo in atti di convegno

Tipologia ANVUR:

Contributo in Atti di convegno

Lingua:

Inglese

Formato:

A Stampa

Titolo del Convegno:

Convegno Nazionale delle Ricerche sulle Serie Temporali (SER 2006)

Luogo:

Villa Mondragone, Monte Porzio Catone, Roma

Periodo:

18-19 aprile 2006

Casa editrice:

Gruppo di Lavoro Analisi delle Serie Temporali della Società Italiana di Statistica

Intervallo pagine:

187-190

Parole chiave:

Particle filters; reversible jump Markov chain Monte Carlo; Ultra-high-frequency data

Breve descrizione dei contenuti:

Smoothing, filtering and estimation for doubly stochastic Poisson processes are interesting problems which, in general, cannot be solved analytically. Here we discuss some solutions to these problems based on the reversible jump Markov chain Monte Carlo algorithm and on particle filtering. Maximum likelihood estimation will be carried out by some Monte Carlo versions of the EM algorithm. In particular, we will discuss these methods for a class of models with a stochastic intensity given by a jump process with drift. Models in this class can be used to describe ultra-high-frequency stock prices.

Id prodotto:

39511

Handle IRIS:

11562/313893

depositato il:

24 dicembre 2007

ultima modifica:

28 ottobre 2022

Citazione bibliografica:

Minozzo, Marco; Centanni, Silvia, Smoothing, filtering and estimation by Monte Carlo methods for doubly stochastic Poisson processes  in Atti del Convegno Nazionale delle Ricerche sulle Serie Temporali (SER 2006) , Gruppo di Lavoro Analisi delle Serie Temporali della Società Italiana di Statistica , Atti di "Convegno Nazionale delle Ricerche sulle Serie Temporali (SER 2006)" , Villa Mondragone, Monte Porzio Catone, Roma , 18-19 aprile 2006 , 2006 , pp. 187-190

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