Likelihoodbasert inferens for kontinuerlig tid stokastisk volatilitetmodeller.

Det har lenge vært kjent at volatiliteten i finansielle markeder ikke er konstant over tid. For å kunne oppnå økt innsikt i dynamikken i slike markeder er derfor modeller som tillater variabel volatilitet en viktig brikke. En klasse med slike modeller er stokastisk volatilitetsmodeller. Tilpassing av stokastisk volatilitetsmodeller til data har generert en stor litteratur de siste årene. Fremdeles er metodikken som blir foreslått sterkt avhengig av hvilke modeller som brukes. Gjennom arbeid som delvis er støttet av Finansmarkedsfondet har Skaug, Yu og Kleppe utviklet metodikk som dekker en større gruppe modeller enn det som tidligere har vært publisert. Støtte til dette prosjektet vil muliggjøre videre arbeid innenfor feltet, og spesielt utviklingen rob uste metoder og programvare som vil være anvendlige innenfor empirisk forskning på finansielle markeder. Støtte gjennom dette prosjektet vil gjøre det mulig å fortsette det intenasjonale forskersamarbeidet knytter sammen ekspertise på stokastisk volatili tet (Yu), tidsrekkeøkonometri (Tjøstheim, Karlsen og Støve) og beregningsorientert statistikk (Skaug og Kleppe). Det er et uttalt ønske fra statistikkgruppen på matematisk institutt, UiB, å styrke aktiviteten og den akademiske rekrutteringen innenfor fi nans- og forsikringsmatematikk. Igangsettelse av dette prosjektet vil definitivt trekke i denne retningen.