彼得·布罗克韦尔（Peter J.Brockwell）。;理查德·戴维斯（Richard A.Davis）。;杨瑜（Yang，Yu） 连续时间高斯自回归。 （英语） Zbl 1145.62070号 统计正弦。 17，第1号，63-80（2007）. 小结：考虑了将连续时间自回归（线性和非线性）拟合到紧密且规则间隔数据的问题。对于线性情况R.H.琼斯【应用时间序列分析II，Proc.Symp.，Tulsa/USA 1980，651-682（1981；Zbl 0482.62085号)]和A.R.Bergstrom先生[Econom.理论1，369–385（1985）]使用状态空间表示来计算精确的最大似然估计量，以及A.W.菲利普斯[生物特征46、67–76（1959年；Zbl 009115004号)]通过对数据拟合适当的离散时间ARMA过程来实现。对于连续观测过程，我们使用精确的条件极大似然估计量来推导基于近空间离散观测的近似极大似然估值器。我们对线性和非线性自回归都这样做，并指出如何修改该方法以处理非均匀但空间紧密的数据。举例说明了该方法的准确性。 引用于22文件 MSC公司： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 2009年6月62日 非马尔可夫过程：估计 60 H10型 随机常微分方程（随机分析方面） 关键词：Cameron-Martin-Girsanov公式;连续时间自回归;最大似然;Radon-Nikodym衍生物;取样过程;阈值自回归;维纳测度 引文：Zbl 0482.62085号;Zbl 009115004号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.J.Brockwell}等人，Stat.Sin。17，编号1，63--80（2007；Zbl 1145.62070）