An introduction to the calibration of the Schwartz (1997) reduced-form. no-arbitrage two-factor model through the expectation maximization algorithm or prediction error decomposition
Carlos Armando Mejía Vega
Licencia de minería de texto y datos
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Formatos
| Formato | ISBN | Recordreference | DOI | Año |
|---|---|---|---|---|
| Impreso | 9789587900286 | SIMEHPRINTJ38JBHF2C8FBCIHH25B9 | — | 2018 |
| E-book | 9789587900286 | SIMEHEBOOKB07DE7DB6BJ6GGG286IB | — | 2018 |
Sobre esta obra
To pursue this purpose, in chapter 1 we will revise the model formally known as the Schwartz (1997) reduced-form, no-arbitrage two-factor model, and we will give some motivation for its calibration. In chapter 2, we will develop an introduction to the state space form and the general Kalman filter algorithm. In section 3, we will join the two previous chapters by applying the Kalman filter to the Schwartz (1997) reduced-form, no-arbitrage two-factor mode! under the approach of Schwartz (1997). Finally, in chapter 4 we show the optimization procedure to obtain the parameters as well as so me features and problems with it.