Слежение за функцией волатильности

Изучается адаптивный алгоритм оценивания функции волатильности. Метод оценивания использует идеи непараметрической статистики. В частности, предполагается, что функция волатильности принадлежит к классу дифференцируемых функций с ограниченной старшей производной. Предлагаемый адаптивный алгоритм имеет структуру фильтра Калмана и обеспечивает ту же асимптотику относительно объема выборки $n\to\infty$, хорошо известную из статистических выводов. Процедура его адаптивной настройки эффективнее, чем для GARCH.