随机微分方程的统计方法及应用 [西班牙] 马蒂厄· 凯斯勒

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作者: [西班牙] 马蒂厄· 凯斯勒
出版社: 机械工业出版社
ISBN: 9787111554745
出版时间: 2017-05
版次: 1

装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 483页
字数: 99999千字

作者: [西班牙] 马蒂厄· 凯斯勒
出版社: 机械工业出版社
ISBN: 9787111554745
出版时间: 2017-05

版次: 1
装帧: 平装
开本: 16开

纸张: 胶版纸
页数: 483页
字数: 99999千字

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基本信息
书名:随机微分方程的统计方法及应用
定价：98.00元
作者:[西班牙] 马蒂厄· 凯斯勒
出版社：机械工业出版社
出版日期：2017-05-01
ISBN：9787111554745
字数：664000
页码：483
版次：
装帧：平装
开本：16开
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内容提要
本书主要介绍随机微分方程模型的统计方法。全书共分 7 章，分别讨论了估计函数在扩散性模型中的应用、金融资产数据的建模问题、带有一般性跳跃点的基于高频数据的扩散过程的推断问题、实现扩散模型相似度的推断的计算方法、随机微分方程模型的几个非参数估计方法的相关问题、随机波动模型以及数据中所表现的多尺度特征的建模问题等。本书用专题的形式介绍了每一部分的相关内容，并举例说明了其应用。本书可作为统计学专业的本科高年级学生以及研究生用书，也可作为与统计学专业相关的科研人员的参考书。
目录
Contents目　录注释者的话前言（译）原书前言撰稿人第1章扩散过程的估计函数 11.1　引言 11.2　低频渐近性 31.3　鞅估计函数 71.3.1　渐近性 81.3.2　似然推断 101.3.3　Godambe-Heyde性121.3.4　小Δ-性 221.3.5　模拟鞅估计函数 271.3.6　显式鞅估计函数 301.3.7　Pearson扩散 341.3.8　鞅估计函数的实现 421.4　似然函数 451.5　非鞅估计函数 491.5.1　渐近性 491.5.2　显式非鞅估计函数 511.5.3　近似鞅估计函数 54ContentsPrefacexixContributors1Estimatingfunctionsfordiffusion-typeprocesses1byMichaelS.rensen1.1Introduction11.2Low-frequencyasymptotics31.3Martingaleestimatingfunctions71.3.1Asymptotics81.3.2Likelihoodinference101.3.3Godambe–Heydeoptimality121.3.4Small-optimality221.3.5Simulatedmartingaleestimatingfunctions271.3.6Explicitmartingaleestimatingfunctions301.3.7Pearsondiffusions341..8Implementationofmartingaleestimatingfunctions421.4Thelikelihoodfunction451.5Non-martingaleestimatingfunctions491.5.1Asymptotics491.5.2Explicitnon-martingaleestimatingfunctions511.5.3Approximatemartingaleestimatingfunctions54CHAPTERContentsPrefacexixContributors1Estimatingfunctionsfordiffusion-typeprocesses1byMichaelS.rensen1.1Introduction11.2Low-frequencyasymptotics31.3Martingaleestimatingfunctions71.3.1Asymptotics81.3.2Likelihoodinference101.3.3Godambe–Heydeoptimality121.3.4Small-optimality221.3.5Simulatedmartingaleestimatingfunctions271.3.6Explicitmartingaleestimatingfunctions301.3.7Pearsondiffusions341..8Implementationofmartingaleestimatingfunctions421.4Thelikelihoodfunction451.5Non-martingaleestimatingfunctions491.5.1Asymptotics491.5.2Explicitnon-martingaleestimatingfunctions511.5.3Approximatemartingaleestimatingfunctions54CHAPTERXIV 目　　录1.6　高频渐近性 561.7　固定时间区间内的高频渐近性 631.8　小扩散渐近性 651.9　非马尔可夫模型 701.9.1　基于预测的估计函数 711.9.2　渐近性 761.9.3　测量误差 771.9.4　积分扩散和亚椭圆随机微分方程 781.9.5　扩散和 811.9.6　随机波动率模型 831.9.7　间隔模型 851.10　估计函数的一般渐近结果 861.11　估计函数：一般理论 891.11.1　鞅估计函数 93参考文献 99第2章　高频数据的计量经济学 1092.1　引言 1092.1.1　概述 1092.1.2　高频数据 1112.1.3　金融数据的个模型：GBM 1122.1.4　GBM模型中的估计 1122.1.5　非中心化估计量的效能 1142.1.6　GBM 和Black-Scholes-Merton公式 1152.1.7　待解决的问题：GBM模型的不足 116依赖t的波动率 116目　　录1.6　高频渐近性 561.7　固定时间区间内的高频渐近性 631.8　小扩散渐近性 651.9　非马尔可夫模型 701.9.1　基于预测的估计函数 711.9.2　渐近性 761.9.3　测量误差 771.9.4　积分扩散和亚椭圆随机微分方程 781.9.5　扩散和 811.9.6　随机波动率模型 831.9.7　间隔模型 851.10　估计函数的一般渐近结果 861.11　估计函数：一般理论 891.11.1　鞅估计函数 93参考文献 99第2章　高频数据的计量经济学 1092.1　引言 1092.1.1　概述 1092.1.2　高频数据 1112.1.3　金融数据的个模型：GBM 1122.1.4　GBM模型中的估计 1122.1.5　非中心化估计量的效能 1142.1.6　GBM 和Black-Scholes-Merton公式 1152.1.7　待解决的问题：GBM模型的不足 116依赖t的波动率 116XV CONTENTS1.6 High-frequencyasymptotics 561.7 High-frequencyasymptotics in a fixed time-interval 631.8 Small-diffusion asymptotics 651.9 Non-Markovian models 701.9.1 Prediction-based estimating functions 711.9.2 Asymptotics 761.9.3 Measurement errors 771.9.4 Integrated diffusions and hypoelliptic stochastic differential equations 781.9.5 Sums of diffusions 811.9.6 Stochastic volatility models 831.9.7 Compartment models 851.10 General asymptotic results for estimating functions 861.11 Optimal estimating functions: General theory 891.11.1 Martingale estimating functions 93References992Theeconometricsofhigh-frequencydata109byPerA.MyklandandLanZhang2.1 Introduction 1092.1.1 Overview 1092.1.2 High-frequencydata 1112.1.3 Afirst model for financial data: The GBM 1122.1.4 Estimation in the GBM model 1122.1.5 Behavior of non-centered estimators 1142.1.6 GBM and the Black–Scholes–Merton formula 1152.1.7 Our problem to be solved: Inadequacies in the GBMmodel 116The volatility depends on t116CHAPTER
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