尤伊玛

离散观测分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程和yuimar包的参数估计。本文给出了随机微分方程dY t=-λY t dt+σdW t H离散观测分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程解的参数λ、σ和H的一致渐近高斯估计,其中(W t H,t0)是分数布朗运动。对于漂移λ的估计,只有在12<H<34的情况下才能得到。本文还提供了基于YUIMA软件包的R统计环境的现成软件。


zbMATH中的参考文献(参考文献42条,2标准条款)

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按年份排序(引用)
  1. 伊科斯,斯特凡诺·M。;莫库里,洛伦佐;Rorji,编辑:几何图((p,q))模型的离散时间近似及其估计(2018)
  2. 伊科斯,斯特凡诺·M。;Yoshida,Nakahiro:用YUIMA对随机过程的模拟和推理。SDE和其他随机过程的综合R框架(2018)
  3. Kaino,Yusuke;内田,Masayuki:基于简化数据的小扩散过程的混合估计量(2018)
  4. 孙林;王林;Fu,Pei:基于离散观测的长记忆过程的最大似然估计(2018)
  5. 张赛赛;哈代,玛丽;桑德斯,大卫:更新威尔基的美国应用经济情景发生器(2018)
  6. 巴哈、萨尔瓦;塞巴伊,哈利法;Viitasaari,Lauri:具有周期平均的分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程的最小二乘估计(2017)
  7. Charles Driver、Johan Oud和Manuel Voelkle:用R包ctsem进行连续时间结构方程建模(2017)不是zbMATH
  8. 龙,宏伟;马春华;Shimizu,Yasutaka:由小Lévy噪声驱动的随机微分方程的最小二乘估计(2017)
  9. 广木,Masuda;Uehara,Yuma:遍历Lévy驱动的SDE的两步估计(2017)
  10. 斯特凡诺·艾科斯;洛伦佐·默库里;编辑Rroji:COGARCH(p,q):yuima包的模拟与推理(2017)不是zbMATH
  11. Viitasaari,Lauri:通过Langevin方程和自相似过程表示平稳和平稳增量过程(2016)
  12. 安娜·塞布里安;耶苏·阿巴里亚;Jesús Asín:NHPoisson:拟合和验证非齐次泊松过程的R包(2015)不是zbMATH
  13. 埃桑阿兹穆德;Viitasaari,Lauri:基于第二类分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程离散观测的参数估计(2015)
  14. 伊科斯,斯特凡诺·M。;Mercuri,Lorenzo:Lévy CARMA模型在\texttyuimapackage中的实施(2015)
  15. 卡马塔尼,肯戈;Uchida,Masayuki:基于抽样数据的随机微分方程的混合多步估计(2015)
  16. 库比利厄斯,Kęstutis;三浦,玉丽雅;科尔琴科,克什蒂安;Seleznjev,Oleg:离散化分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程的漂移参数估计量与Hurst指数的一致性(H\in(0),(frac12))(2015)
  17. 亚历山大布鲁斯特;福泽正崎;日野英彦;斯特凡诺·艾科斯;肯戈·卡马塔尼;小池裕达;广木正田;野村龙须;奥原泰培;岛津康太郎;内田正玉;Nakahiro Yoshida:YUIMA项目:随机微分方程模拟和推理的计算框架(2014)不是zbMATH
  18. 巴恩多夫·尼尔森。;Pakkanen,Mikko S公司。;Schmiegel,Jürgen:评估相对波动性/间歇性/能量耗散(2014)
  19. 伊科斯,斯特凡诺·M。;Mercuri,Lorenzo:在\texttyuimapackage中对Lévy CARMA模型的估计:在金融时间序列上的应用(2014)
  20. 布鲁斯特,亚历山德拉;Iacus,Stefano M.:离散观测分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程和Yuima R包的参数估计(2013)