奥拉·埃利安;悉达多·奇布;尼尔·谢泼德 离散观测非线性扩散的似然推断。 （英语） Zbl 1017.62068号 计量经济学 69，第4期，959-993（2001）. 摘要：本文研究了离散采样观测时非线性随机微分方程的贝叶斯估计。估计框架依赖于潜在辅助数据的引入来完成每对测量之间的缺失扩散。基于Metropolis-Hastings算法的调谐马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，结合Euler-Maruyama离散化方案，用于采样潜在数据和模型参数的后验分布。开发了用于计算似然函数、边际似然和诊断测量的技术（所有这些都基于MCMC输出）。给出了使用模拟数据和实际数据的示例，并进行了详细讨论。 引用于142文件 MSC公司： 2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型 2015年1月62日 贝叶斯推断 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{O.Elerian}等人，《计量经济学》69，第4期，959--993（2001；Zbl 1017.62068） 全文： 内政部 链接