计算机模拟的金融泡沫下的LPPL适应
摘要：对于内生性泡沫期间的资产价格，对数周期幂律（LPPL）是一种模型。如果怀疑泡沫正在发展中，可以使用LPPL定律对资产价格进行数值拟合。最好的解决方案可以指示泡沫是否正在进行中，如果是的话，可以预测泡沫破灭的关键时间（即泡沫预计破灭的时间）。因此，只有当数据可以使用精确而且计算效率高的算法拟合到模型中时，LPPL模型才有用。在本文中，我们主要解决LPPL非线性最小二乘拟合的计算效率，其次是精确度的问题。具体来说，我们提出了一种并行的Levenberg-Marquardt算法（LMA）用于LPPL最小二乘拟合，它在历史和合成价格序列上的计算速度比顺序LMA快了超过四倍。此外，我们分离了LPPL最小二乘拟合的线性子结构，可以与Jacobian的精确计算配对，给出了新的Levenberg-Marquardt阻尼因子的设置，并描述了一种启发式方法来选择初始解。
作者：Vincenzo Liberatore
论文ID：1003.2920
分类：Computational Finance
分类简称：q-fin.CP
提交时间：2011-02-01