Multiscaling in the Rough Bergomi Model: A Tale of Tails
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摘要
本文提出并应用了一种两阶段统计检验框架（匹配fBm与洗牌替代数据）以识别rBergomi模型中多尺度行为的来源，结果显示在极小H（例如H≤0.01）下，多尺度主要由重尾分布驱动，而非时间相关性；当H增大至≈0.05–0.2时，多尺度来源逐步转向由波动率聚类（时间依赖）主导，这一结论通过大量蒙特卡洛模拟和对MRW/FLSM的稳健性检验得到验证 [page::0][page::16][page::22].
