本书主要介绍了由随机微分方程确定的扩散过程,二阶扩散过程和带跳扩散过程的非参数统计推断理论和方法,并且每章都安排了随机模拟计算或实证分析。主要内容包括:二阶扩散过程的非参数复加权估计理论与应用;基于经验似然方法的二阶扩散过程的非参数区间估计理论与应用;经验似然方法基础上的二阶扩散过程的拟合优度检验理论与应用;扩散过程和带跳扩散过程的局部线性极大似然型估计理论与应用。全书系统全面,各章节相对独立。
王允艳,唐明田,熊小峰江西理工大学教师,博士,副教授,主要从事随机过程统计推断和概率极限理论方面的研究。
1 绪论1.1 扩散过程1.2 二阶扩散过程1.3 跳扩散过程1.4 随机变量序列的两种收敛性2 二阶扩散过程的复加权估计2.1 二阶扩散模型和背景2.2 复加权估计量及其大样本性质2.3 复加权估计量与其他估计量的比较2.4 主要结果的证明3 二阶扩散过程的经验似然推断3.1 二阶扩散模型和非对称置信区间3.2 经验似然方法简介3.3 经验似然基础上的估计量3.4 经验似然基础上的置信区间3.5 主要结果的证明4 二阶扩散过程的基于经验似然的拟合优度检验4.1 二阶扩散模型和假设检验4.2 拟合优度统计量和主要结果4.2.1 基于经验似然的拟合优度统计量4.2.2 模型假设和主要结果4.3 实证分析4.4 主要结果的证明5 扩散过程的变带宽局部极大似然型估计5.1 扩散模型和稳健估计5.2 局部极大似然型估计量及模型假设5.3 变带宽稳健估计量的渐近性质5.4 随机模拟5.5 主要结果的证明6 跳扩散过程的局部极大似然型估计6.1 跳扩散模型和稳健估计6.2 局部极大似然型估计量6.3 稳健估计量的渐近性质6.4 随机模拟6.5 主要结果的证明参考文献
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