A particle filtering algorithm for the estimation of stochastic volatility in models with leverage

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5335/rbca.v14i3.13139

Keywords:

Bayesian Methods, Particle Filter, Signal Processing, Stochastic Filtering, Stochastic Volatiliy with Leverage

Abstract

In this work, we propose a new particle filtering algorithm for the estimation of the volatility of prices in the financial market according to model of stochastic volatility with leverage. This method is based on a Rao-Blackwellized particle filter, differing from previous methods for using a discrete approximation to the other wise intractable optimal importance function. The performance of the new method was evaluated via numeric simulations using synthetic data, in which the proposed algorithm compared favorably to a previous one in terms of transient and steady-state performances.

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Published

2022-09-26

Issue

Vol. 14 No. 3 (2022): November/2022

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How to Cite

[1]
2022. A particle filtering algorithm for the estimation of stochastic volatility in models with leverage. Brazilian Journal of Applied Computing. 14, 3 (Sep. 2022), 27–36. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v14i3.13139.