| Issue |
ESAIM: ProcS
Volume 79, 2025
CJC-MA 2023 - Le Congrès des Jeunes Chercheuses et Chercheurs en Mathématiques et Applications 2023
|
|
|---|---|---|
| Page(s) | 2 - 16 | |
| DOI | https://doi.org/10.1051/proc/202579002 | |
| Published online | 01 December 2025 | |
Monte-Carlo simulation results in estimating a pure-jump Cox-Ingersoll-Ross process
e-mail: elise.bayraktar@univ-eiffel.fr
We consider a pure-jump stable Cox-Ingersoll-Ross (α-stable CIR) process driven by a non-symmetric stable Lévy process with jump activity α ∈ (1,2), for which estimators of the drift, scaling and jump activity parameters from high-frequency observations of the process on a fixed time period have been proposed in previous work [BC23]. We first present a numerical scheme to simulate this process. Next, we describe the challenge presented by the non-symmetric stable Lévy process when computing its density and its derivatives. We finally implement the estimators and carry out simulations to show good estimation accuracy.
Résumé
Nous considérons un processus de Cox-Ingersoll-Ross stable (α-stable CIR) dirigé par un processus de Lévy stable non symétrique d’indice d’activité des sauts α ∈ (1,2), pour lequel des estimateurs des paramètres de tendance, d’échelle et d’activité des sauts à partir d’observations haute fréquence du processus sur une période de temps fixe ont été proposés dans des travaux antérieurs [BC23]. Nous présentons d’abord un schéma numérique pour simuler ce processus. Ensuite, nous décrivons la difficulté que représente le processus de Lévy stable non symétrique lors du calcul de sa densité et de ses dérivées. Enfin, nous implémentons les estimateurs et effectuons des simulations de Monte-Carlo pour montrer la bonne précision de l’estimation.
© EDP Sciences, SMAI 2025
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
Current usage metrics show cumulative count of Article Views (full-text article views including HTML views, PDF and ePub downloads, according to the available data) and Abstracts Views on Vision4Press platform.
Data correspond to usage on the plateform after 2015. The current usage metrics is available 48-96 hours after online publication and is updated daily on week days.
Initial download of the metrics may take a while.
