文森特·吉格斯 弱平稳过程的均值和协方差矩阵自适应估计。在随机优化中的应用。 （英语） Zbl 1153.62065号 统计折旧。 26，第2期，109-143（2008）。 摘要：我们引入了一种自适应算法来估计随机优化问题的不确定参数。当随机过程的平均值、方差和协方差在给定的过去时间间隔内缓慢变化时，该程序在无分布和多维框架中估计随机过程的一步平均值、变量和协方差。当使用我们对不确定参数的估计时，获得的近似问题的质量由过程的分量数量和平均值、方差和协方差缓慢变化的最大过去区间的长度的函数控制。该程序最终应用于投资组合选择模型。 引用于2文件 MSC公司： 2009年6月26日 非马尔可夫过程：估计 62G05型 非参数估计 90立方厘米 随机规划 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用 关键词：自适应估计;弱平稳过程;随机优化;价值-风险;投资组合管理 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{V.Guigues}，Stat.Decis（统计数字）。26，第2号，109--143（2008；Zbl 1153.62065） 全文： 内政部 链接