QUASI-INDIRECT INFERENCE FOR DIFFUSION PROCESSES
扩散过程的准间接推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究连续时间动态模型在固定间隔离散观测下的估计。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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扩散过程的准间接推断
- 研究问题
- 对以固定时间间隔离散观测的连续时间模型，在条件似然通常无法获得时，如何进行估计并控制模拟离散化的影响？
- 方法与思路
- 作者基于离散化模型的模拟发展准间接推断，研究其渐近性质与特殊情形，重点讨论模拟步长选择并进行蒙特卡洛实验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供连续时间模型的模拟估计程序，分析渐近与有限样本性质，并突出模拟步长对方法实施的重要作用。
- 阅读关注点
- 应核对辅助模型与匹配准则、模拟步长如何随样本变化、离散化误差如何影响推断，以及特殊情形和模拟设计。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未报告具体渐近结论、步长规则或模拟结果；固定观测间隔也不能据此解读为高频采样。
原文摘要
We discuss an estimation procedure for continuous-time models based on discrete sampled data with a fixed unit of time between two consecutive observations. Because in general the conditional likelihood of the model cannot be derived, an indirect inference procedure following Gouriéroux, Monfort, and Renault (1993, Journal of Applied Econometrics 8, 85–118) is developed. It is based on simulations of a discretized model. We study the asymptotic properties of this “quasi”-indirect estimator and examine some particular cases. Because this method critically depends on simulations, we pay particular attention to the appropriate choice of the simulation step. Finally, finite-sample properties are studied through Monte Carlo experiments.