Gaussian Estimation of Structural Parameters in Higher Order Continuous Time Dynamic Models
高阶连续时间动态模型结构参数的高斯估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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高阶连续时间动态模型结构参数的高斯估计
- 研究问题
- 在同时包含存量与流量的高阶连续时间线性随机系统中，如何利用离散观测有效估计结构参数？
- 方法与思路
- 作者先推导不同数据类型满足的精确离散模型，再通过最大化高斯似然或其近似估计结构参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，证明系统解的一般存在唯一性定理，严格导出精确离散模型，并据此计算多种渐近有效的参数估计。
- 阅读关注点
- 应核对系统解的存在唯一性条件、存量与流量的观测方式，以及精确离散化和似然近似如何影响估计。
- 阅读边界
- 摘要未说明定理和渐近效率所需的完整条件、似然近似的适用边界及有限样本表现，具体估计效果仍需查全文。
原文摘要
This paper is concerned with the efficient estimation of structural parameters in closed linear systems of higher order stochastic differential equations when the data are in discrete form and the model generally includes both stock and flow variables. A general existence and uniqueness theorem for the solution of such a system is proved and used in the rigorous derivation of exact discrete models satisfied by the various types of data. It is shown how these models can be used in the computation of various asymptotically efficient estimates obtained by the maximization of the Gaussian likelihood or approximations to it.