斯特凡诺·伊库斯（Stefano M.Iacus）。；洛伦佐·梅库里 Lévy CARMA模型在中的实现尤伊玛包裹。 （英语） Zbl 1329.65031号 计算。斯达。 30，第4期，1111-1141（2015）. 摘要：本文介绍了如何使用R（右）包裹尤伊玛可在CRAN上用于模拟和估计一般Lévy连续自回归移动平均（CARMA）模型。软件包的灵活性是因为用户可以为增量选择几个参数Lévy分布。给出了一些数值例子，以解释在尤伊玛CARMA模型的包。 引用于5文件 MSC公司： 62-08 统计问题的计算方法 62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 关键词：尤伊玛项目；Lévy CARMA模型；卡尔曼滤波器 软件：R（右）；克塔玛；电流互感器；尤玛 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.M.Iacus}和\textit{L.Mercuri}，计算。Stat.30，No.4，1111--1141（2015；Zbl 1329.65031） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Barndorff-Nielsen O（1977）粒度对数的指数递减分布。R Soc Lond Proc Ser A 353（1674）：401-419·doi:10.1098/rspa.1977.0041 [2] Barndorff Nielsen OE，Shephard N（2001）基于非高斯Ornstein-Uhlenbeck的模型及其在金融经济学中的一些应用。J R Stat Soc系列B 63（2）：167-241·Zbl 0983.60028号 ·doi:10.1111/1467-9868.00282 [3] Belcher J、Hampton JS、Wilson GT（1994），不规则采样时间序列数据连续时间自回归模型的参数化。J R Stat Soc Ser B（方法学）56（1）：141-155·Zbl 0800.62543号 [4] Bertoin J（1998）Lévy过程。剑桥大学出版社·兹比尔0938.60005 [5] Brockwell P（2001）Lévy驱动的carma过程。Ann Inst统计数学53（1）：113-124·Zbl 0995.62089号 ·doi:10.1023/A：1017972605872 [6] Brockwell P，Marquardt T（2005）具有连续时间参数的Lévy驱动和部分集成arma过程。中国统计局15（2）：477-494·Zbl 1070.62068号 [7] Brockwell P、Chadraa E、Lindner A（2006）《连续时间GARCH过程》。Ann Appl Probab应用程序16（2）：790-826·Zbl 1127.62074号 ·doi:10.1214/1050516060000150 [8] Brockwell PJ，Schlemm E（2013）基于离散观测的多元carma过程驱动lévy过程的参数估计。多变量分析杂志115:217-251·Zbl 1259.62073号 ·doi:10.1016/j.jmva.2012.09.004 [9] Brockwell PJ，Davis RA，Yang Y（2007）非负lévy驱动Ornstein-Uhlenbeck过程的估计。应用概率杂志44:987-989·Zbl 1513.62162号 ·doi:10.1239/jap/1197908818 [10] Brockwell PJ、Davis RA、Yang Y（2011），非负引力驱动carma过程的估计。J公共汽车经济统计29（2）：250-259·Zbl 1214.62091号 ·doi:10.1198/jbes.2010.08165 [11] Brouste A，Iacus SM（2013）离散观测分数Ornstein-Uhlenbeck过程和yuima R包的参数估计。计算统计28:1529-1547·Zbl 1306.65034号 ·doi:10.1007/s00180-012-0365-6 [12] Brouste A、Fukasawa M、Hino H、Iacus SM、Kamatani K、Koike Y、Masuda H、Nomura R、Shimizhu Y、Uchida M、Yoshida N（2014）yuima项目：随机微分方程模拟和推理的计算框架。J Stat Softw杂志57（4）：1-51·doi:10.18637/jss.v057.i04 [13] 钱伯斯J（1998）《数据编程：S语言指南》。纽约州施普林格·Zbl 0902.68022号 ·doi:10.1007/978-1-4684-6306-4 [14] Cooley JW，Tukey JW（1965）复数傅里叶级数的机器计算算法。数学计算19（90）：297-301·Zbl 0127.09002号 ·doi:10.1090/S0025-5718-1965-0178586-1 [15] 开发核心团队R（2010）统计计算语言和环境。统计计算的R基础。网址：http://www.R-project.org，奥地利维也纳 [16] Dempster AP，Laird NM，Rubin DB（1977）通过EM算法从不完整数据中获得最大似然。J R Stat Soc Ser B（方法学）39（1）：1-38·Zbl 0364.62022号 [17] Doob J（1944）基本高斯过程。数学年鉴15（3）：229-282·Zbl 0060.28907号 ·doi:10.1214/网址/1177731234 [18] Francq C，Zakoían JM（1998）估计非线性过程的线性表示。J Stat Plan推断68:145-165·Zbl 0942.62100号 ·doi:10.1016/S0378-3758（97）00139-0 [19] Kalman R（1960）线性滤波和预测问题的新方法。J基本工程翻译ASME Ser D 82:35-45·数字对象标识代码：10.1115/1.3662552 [20] Karlis D（2002）用于正态逆高斯分布的最大似然估计的EM型算法。统计概率快报57（1）：43-52·Zbl 0996.62015号 ·doi:10.1016/S0167-7152（02）00040-8 [21] Kendall M，Stuart A（1977）《高级统计学理论》，第1卷：分布理论，第4版。格里芬，伦敦·Zbl 0353.62013.中 [22] Loregian A、Mercuri L、Rroji E（2012）有限混合法线的方差-伽马模型近似。统计概率快报82（2）：217-224·Zbl 1237.62024号 ·doi:10.1016/j.spl.2011.10.004 [23] Madan DB，Seneta E（1990）股票市场收益的方差-伽马（v.g.）模型。J总线63（4）：511-524·doi:10.1086/296519 [24] Pham DT，Breton A（1991），连续时间自回归模型和应用的Levinson-Durbin型算法。数学控制信号系统4（1）：69-79·Zbl 0736.93077号 ·doi:10.1007/BF02551381 [25] Sato K（1999）Lévy过程和无限可分分布。剑桥大学出版社·Zbl 0973.60001号 [26] Schlemm E，Stelzer R（2012）强混合状态空间模型和多元lévy驱动carma过程的准最大似然估计。电子J Stat 6:2185-2234·Zbl 1295.62020号 ·doi:10.1214/12-EJS743 [27] YP团队（2013）yuima：yuima项目包（稳定版）。http://cran.at.r-project.org/web/packages/yuima/index.html，R软件包版本1.0.2·Zbl 0127.09002号 [28] Todorov V（2011）跳跃驱动随机波动率模型的计量经济学分析。经济学杂志160（1）：12-21·Zbl 1441.62888号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2010.03.009 [29] Todorov V，Tauchen G（2006）征税驱动的连续时间自回归移动平均（carma）随机波动率模型的模拟方法。J公共汽车经济统计24:455-469·doi:10.1198/07350010600000260 [30] Tomasson H（2013）ctarma：CARMA的估计和模拟（p，q）。http://CRAN.R-project.org/package=ctarma，R包版本0.1.5·Zbl 0983.60028号 [31] Tomasson H（2015）高斯carma建模的一些计算方面。统计计算25（2）：375-387·Zbl 1331.65022号 ·doi:10.1007/s11222-013-9438-9 [32] Tsai H，Chan K（2000）关于连续时间arma过程协方差结构的注记。统计Sinica 10（3）：989-998·Zbl 0952.62084号 [33] Tunnicliffe-Wilson，G。；莫顿，A。；Antoch，J.（编辑），《多时间序列建模：实现目标》，527-538（2004），维也纳·Zbl 1153.62357号 ·doi:10.1007/978-3-7908-2656-243 [34] Wang Z（2013）cts:通过卡尔曼滤波的连续时间自回归模型的R包。J Stat Softw杂志53（5）：1-19·doi:10.18637/jss.v053.i05 [35] Yoshida N（1992）离散观测扩散过程的估计。多变量分析杂志41（2）：220-242·Zbl 0811.62083号 ·doi:10.1016/0047-259X（92）90068-Q 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。