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关于Schwartz-Smith双因素模型中的参数估计。 (英语) Zbl 1445.62041号

Nguyen,Hien(编辑),《统计与数据科学》。统计与数据科学研究院学报,澳大利亚墨尔本,2019年7月24日至26日,RSSDS 2019。新加坡:斯普林格。Commun公司。计算。信息科学。1150, 226-237 (2019).
摘要:两个不可观察的状态变量代表由E.施瓦茨J.E.史密斯[“商品价格的短期变化和长期动态”,《管理科学》第46卷第7期,第893-11页(2000年;doi:10.1287/mnsc.46.7893.12034)]期货合约的风险中性定价被建模为两个相关的Ornstein-Uhlenbeck过程。采用卡尔曼滤波(KF)方法,结合未知模型参数估计“短期”和“长期”因素。通过引入附加约束,解决了KF中似然函数内出现的参数识别问题。获得的模型参数估计值是在KF中评估的最大似然估计值(MLE)。研究了最大似然估计的一致性。该方法已在模拟数据上进行了测试。
关于整个系列,请参见[Zbl 1433.68029号].

MSC公司:

10层62层 点估计
62M20型 随机过程推断和预测
62兰特 大数据和数据科学的统计方面
62A01型 统计学基础和哲学主题
62第20页 统计学在经济学中的应用
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