Modelo de ley de potencia log-periódico: ¿es un proceso continuo o en tiempo discreto?

Question

¿Se utilizan los modelos de la ley de potencia logarítmica-periódica para predecir las caídas del mercado financiero procesos continuos o de tiempo discreto?

Answer 1

El modelo es continuo en t, pero puede usarlo como una aproximación (con precios discretos como insumos) sin ajustes.

Answer 2

La distribución logarítmica de las devoluciones es $$\frac{1}{2\gamma}\text{sech}\left[\frac{\pi}{2}\left(\frac{x-\mu}{\gamma}\right)\right]$$ when bankruptcy, mergers and the budget constraint are ignored. I think the actual shocks in Sornette are actually liquidity shocks and because the bid-ask spread is ignored in most modelling, it looks like changes of underlying volatility. There is enough empirical data to support the issue that I think a careful study needs done. Also, modeling things in logs is a bit more difficult than to do so in raw form. We don't use punch cards anymore. No one buys log(3 shares) +log($ 7 / share).

Debe tratarlos como continuos. Tenga en cuenta que a medida que agrega variables a la distribución anterior, no agrega covariables. La distribución involucrada carece de algo parecido a una matriz de covarianza. $\gamma$ simplemente se convierte en$\gamma'$.