基于梯度的具有一般核的线性霍克斯过程估计
统计方法学
2021-11-23 v1
摘要
线性多元霍克斯过程（MHP）是一类具有自激特性的基本点过程。在估计这些过程的参数时，一个难点是两大主要误差泛函——对数似然与最小二乘误差（LSE）——及其梯度的计算，在观测事件数量上均具有二次复杂度。在实践中，这阻碍了精确基于梯度的参数估计算法的使用。我们构造了LSE梯度的自适应分层采样估计量。由此得到一种针对具有一般核的MHP的快速参数估计方法，适用于大型数据集，且优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2111.10637,
title = {Gradient-based estimation of linear Hawkes processes with general kernels},
author = {Álvaro Cartea and Samuel N. Cohen and Saad Labyad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.10637},
year = {2021}
}
备注
51 pages, 17 figures, 1 table