-
>
闖進數學世界――探秘歷史名題
-
>
中醫基礎理論
-
>
當代中國政府與政治(新編21世紀公共管理系列教材)
-
>
高校軍事課教程
-
>
思想道德與法治(2021年版)
-
>
毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論(2021年版)
-
>
中醫內科學·全國中醫藥行業高等教育“十四五”規劃教材
隨機微分方程的統計方法及應用-(英文影印注釋版) 版權信息
- ISBN:9787111554745
- 條形碼:9787111554745 ; 978-7-111-55474-5
- 裝幀:暫無
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>>
隨機微分方程的統計方法及應用-(英文影印注釋版) 本書特色
本書主要介紹*微分方程模型的統計方法。全書共分 7 章,分別討論了估計函數在擴散性模型中的應用、金融資產數據的建模問題、帶有一般性跳躍點的基于高頻數據的擴散過程的推斷問題、實現擴散模型相似度的推斷的計算方法、*微分方程模型的幾個非參數估計方法的相關問題、*波動模型以及數據中所表現的多尺度特征的建模問題等。本書用專題的形式介紹了每一部分的相關內容,并舉例說明了其應用。
本書可作為統計學專業的本科高年級學生以及研究生用書,也可作為與統計學專業相關的科研人員的參考書。
隨機微分方程的統計方法及應用-(英文影印注釋版) 內容簡介
本書主要介紹隨機微分方程模型的統計方法。全書共分 7 章,分別討論了估計函數在擴散性模型中的應用、金融資產數據的建模問題、帶有一般性跳躍點的基于高頻數據的擴散過程的推斷問題、實現擴散模型相似度的推斷的計算方法、隨機微分方程模型的幾個非參數估計方法的相關問題、隨機波動模型以及數據中所表現的多尺度特征的建模問題等。本書用專題的形式介紹了每一部分的相關內容,并舉例說明了其應用。 本書可作為統計學專業的本科高年級學生以及研究生用書,也可作為與統計學專業相關的科研人員的參考書。
隨機微分方程的統計方法及應用-(英文影印注釋版) 目錄
注釋者的話
前言(譯)
原書前言
撰稿人
第1章擴散過程的估計函數 1
1.1 引言 1
1.2 低頻漸近性 3
1.3 鞅估計函數 7
1.3.1 漸近性 8
1.3.2 似然推斷 10
1.3.3 Godambe-Heyde*優性12
1.3.4 小Δ-*優性 22
1.3.5 模擬鞅估計函數 27
1.3.6 顯式鞅估計函數 30
1.3.7 Pearson擴散 34
1.3.8 鞅估計函數的實現 42
1.4 似然函數 45
1.5 非鞅估計函數 49
1.5.1 漸近性 49
1.5.2 顯式非鞅估計函數 51
1.5.3 近似鞅估計函數 54
ContentsPrefacexixContributors1Estimatingfunctionsfordiffusion-typeprocesses1byMichaelS.rensen1.1Introduction11.2Low-frequencyasymptotics31.3Martingaleestimatingfunctions71.3.1Asymptotics81.3.2Likelihoodinference101.3.3Godambe–Heydeoptimality121.3.4Small-optimality221.3.5Simulatedmartingaleestimatingfunctions271.3.6Explicitmartingaleestimatingfunctions301.3.7Pearsondiffusions341..8Implementationofmartingaleestimatingfunctions421.4Thelikelihoodfunction451.5Non-martingaleestimatingfunctions491.5.1Asymptotics491.5.2Explicitnon-martingaleestimatingfunctions511.5.3Approximatemartingaleestimatingfunctions54CHAPTER
ContentsPrefacexixContributors1Estimatingfunctionsfordiffusion-typeprocesses1byMichaelS.rensen1.1Introduction11.2Low-frequencyasymptotics31.3Martingaleestimatingfunctions71.3.1Asymptotics81.3.2Likelihoodinference101.3.3Godambe–Heydeoptimality121.3.4Small-optimality221.3.5Simulatedmartingaleestimatingfunctions271.3.6Explicitmartingaleestimatingfunctions301.3.7Pearsondiffusions341..8Implementationofmartingaleestimatingfunctions421.4Thelikelihoodfunction451.5Non-martingaleestimatingfunctions491.5.1Asymptotics491.5.2Explicitnon-martingaleestimatingfunctions511.5.3Approximatemartingaleestimatingfunctions54CHAPTER
XIV 目 錄
1.6 高頻漸近性 56
1.7 固定時間區間內的高頻漸近性 63
1.8 小擴散漸近性 65
1.9 非馬爾可夫模型 70
1.9.1 基于預測的估計函數 71
1.9.2 漸近性 76
1.9.3 測量誤差 77
1.9.4 積分擴散和亞橢圓隨機微分方程 78
1.9.5 擴散和 81
1.9.6 隨機波動率模型 83
1.9.7 間隔模型 85
1.10 估計函數的一般漸近結果 86
1.11 *優估計函數:一般理論 89
1.11.1 鞅估計函數 93
參考文獻 99
第2章 高頻數據的計量經濟學 109
2.1 引言 109
2.1.1 概述 109
2.1.2 高頻數據 111
2.1.3 金融數據的**個模型:GBM 112
2.1.4 GBM模型中的估計 112
2.1.5 非中心化估計量的效能 114
2.1.6 GBM 和Black-Scholes-Merton公式 115
2.1.7 待解決的問題:GBM模型的不足 116
依賴t的波動率 116
目 錄
1.6 高頻漸近性 56
1.7 固定時間區間內的高頻漸近性 63
1.8 小擴散漸近性 65
1.9 非馬爾可夫模型 70
1.9.1 基于預測的估計函數 71
1.9.2 漸近性 76
1.9.3 測量誤差 77
1.9.4 積分擴散和亞橢圓隨機微分方程 78
1.9.5 擴散和 81
1.9.6 隨機波動率模型 83
1.9.7 間隔模型 85
1.10 估計函數的一般漸近結果 86
1.11 *優估計函數:一般理論 89
1.11.1 鞅估計函數 93
參考文獻 99
第2章 高頻數據的計量經濟學 109
2.1 引言 109
2.1.1 概述 109
2.1.2 高頻數據 111
2.1.3 金融數據的**個模型:GBM 112
2.1.4 GBM模型中的估計 112
2.1.5 非中心化估計量的效能 114
2.1.6 GBM 和Black-Scholes-Merton公式 115
2.1.7 待解決的問題:GBM模型的不足 116
依賴t的波動率 116
XV CONTENTS1.6 High-frequencyasymptotics 56
1.7 High-frequencyasymptotics in a fixed time-interval 63
1.8 Small-diffusion asymptotics 65
1.9 Non-Markovian models 70
1.9.1 Prediction-based estimating functions 71
1.9.2 Asymptotics 76
1.9.3 Measurement errors 77
1.9.4 Integrated diffusions and hypoelliptic stochastic differ
ential equations 78
1.9.5 Sums of diffusions 81
1.9.6 Stochastic volatility models 83
1.9.7 Compartment models 85
1.10 General asymptotic results for estimating functions 86
1.11 Optimal estimating functions: General theory 89
1.11.1 Martingale estimating functions 93
References992Theeconometricsofhigh-frequencydata109byPerA.MyklandandLanZhang2.1 Introduction 109
2.1.1 Overview 109
2.1.2 High-frequencydata 111
2.1.3 Afirst model for financial data: The GBM 112
2.1.4 Estimation in the GBM model 112
2.1.5 Behavior of non-centered estimators 114
2.1.6 GBM and the Black–Scholes–Merton formula 115
2.1.7 Our problem to be solved: Inadequacies in the GBM
model 116
The volatility depends on t116
CHAPTER
- >
唐代進士錄
- >
苦雨齋序跋文-周作人自編集
- >
羅曼·羅蘭讀書隨筆-精裝
- >
人文閱讀與收藏·良友文學叢書:一天的工作
- >
隨園食單
- >
詩經-先民的歌唱
- >
經典常談
- >
自卑與超越