Können Finanzmärkte mithilfe versteckter Signale entschlüsselt werden? Dieses Papier stellt ein selbstkalibrierendes Modell für die Finanzsignalverarbeitung vor und bietet einen neuen Ansatz zum Verständnis der Marktdynamik und der Preisgestaltung von Wertpapieren. Indem der kurzfristige Zinsprozess als Funktion einer unbeobachteten Markov-Kette betrachtet wird, ermöglicht das Modell explizite Ausdrücke für die Preise von Nullkuponanleihen und anderen Wertpapieren. Die Diskretisierung des Modells ermöglicht die Anwendung von Signalverarbeitungstechniken aus Hidden-Markov-Modellen. Dieser innovative Ansatz ermöglicht die Schätzung nicht nur der unbeobachteten Markov-Kette, sondern auch der Parameter des Modells selbst, wodurch es selbstkalibrierend wird. Die Architektur des Modells vereinfacht die komplexen Berechnungen, die oft in der Finanzprognose verwendet werden. Das Schätzverfahren wird rigoros an einer Auswahl von US-Schatzwechseln und -anleihen getestet und demonstriert die praktische Anwendbarkeit des Modells. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Einbeziehung von Signalverarbeitungstechniken die Genauigkeit von Finanzmodellen verbessern kann. Zukünftige Forschung könnte die Leistung des Modells mit anderen Anlageklassen und unter verschiedenen Marktbedingungen untersuchen.
Veröffentlicht im International Journal of Theoretical and Applied Finance passt dieses Papier gut in den Rahmen der Zeitschrift, indem es ein neuartiges Modell für die Finanzanalyse vorstellt. Durch die Anwendung von Signalverarbeitungstechniken zum Verständnis des kurzfristigen Zinsprozesses trägt die Forschung zum theoretischen Verständnis der Finanzmärkte bei. Die selbstkalibrierende Funktion des Modells erhöht seinen praktischen Wert und passt zum angewandten Fokus der Zeitschrift.