非线性随机微分方程中的参数估计
适应与自组织系统
2015-06-26 v1
摘要
我们讨论基于采样时间序列的非线性随机微分方程参数估计问题。随机微分方程积分理论的一个核心信息是，一般存在两个时间尺度，即积分这些方程的时间尺度与采样的时间尺度。我们据此论证极大似然估计在计算上极其昂贵。我们讨论了极大似然与准极大似然估计之间的关系。在一项模拟研究中，我们将准极大似然方法与一种忽略两个时间尺度存在的非线性随机微分方程参数估计方法进行比较。
引用
@article{arxiv.nlin/0001019,
title = {Parameter estimation in nonlinear stochastic differential equations},
author = {J. Timmer},
journal= {arXiv preprint arXiv:nlin/0001019},
year = {2015}
}
备注
in press: Chaos, Solitons & Fractals