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研究上の関心事

数学的ファイナンス, 確率的分析, 確率理論と機械学習

選択された出版物
  • クキエロ, C., ゴノン, L., グリゴリエワ, L., オルテガ, J.-P., タイヒマン, J., 2022. リザーバー コンピューティングにおける離散時間署名とランダム性. ニューラル ネットワークと学習システムに関する IEEE トランザクション、1 ~ 14 ページ。 https://arxiv.org/abs/2010.14615.
  • クキエロ, C., ホスラウィ, W., タイヒマン, J., 2020. 局所的な確率的ボラティリティ モデルの調整に対する生成的敵対的ネットワーク アプローチ. リスク 2020、1–34 ページ。  https://arxiv.org/abs/2005.02505.
  • クキエロ, C., ラーソン, M., タイヒマン, J., 2020. ディープ ニューラル ネットワーク, 汎用ユニバーサル補間, および制御された ODE. データ サイエンスの数学に関する SIAM ジャーナル, 2(3), pp. 901 – 919. https://arxiv.org/abs/1908.07838.
  • クキエロ, C., タイヒマン, J., 2020. 一般化フェラー過程と確率的ヴォルテラ過程のマルコフリフト: アフィンの場合. 進化方程式の記録、1 ~ 48 ページ。 https://doi.org/10.1007/s00028-020-00557-2, https://arxiv.org/abs/1804.10450.
  • クキエロ, C., 2019. 確率的ポートフォリオ理論における多項式過程. 確率過程とその応用, 129(5), pp. 1829–1872. https://arxiv.org/abs/1705.03647.
  • クキエロ, C., シャッヘルマイヤー, W., ウォン, L., 2019. カバーのユニバーサル ポートフォリオ, 確率的ポートフォリオ理論と数値ポートフォリオ. 数学的ファイナンス, 29(3), pp. 773–803. http://arxiv.org/abs/1611.09631v1.
  • クキエロ, C., フォンタナ, C. そしてグノアット, A., 2016. 複数の利回り曲線モデリングのための一般的な HJM フレームワーク. 金融と確率論, 20(2), pp. 267–320. http://arxiv.org/pdf/1406.4301.pdf.
  • クキエロ, C. そしてタイヒマン, J.,2015. ジャンプが存在する場合の経路共分散推定のためのフーリエ変換法. 確率過程とその応用, 125(1), pp. 116–160. http://arxiv.org/pdf/1301.3602.pdf.
  • クキエロ, C.,  ケラー・レッセル, M. そしてタイヒマン, J., 2012. 多項式プロセスとその数学的金融への応用. 金融と確率論, 16(4), pp. 711–740. http://arxiv.org/pdf/0812.4740v2.pdf.
  • クキエロ, C., フィリポヴィッチ, D., マイヤーホーファー, E. そしてタイヒマン, J., 2011. 正の半定値行列上のアフィン処理. 応用確率の年報、21(2)、397 ~ 463 ページ。 http://arxiv.org/pdf/0910.0137v3.pdf.
リュディガー・フレイ
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