Inference for Markov Chains Having Stochastic Entry and Exit
具有随机进入与退出的马尔可夫链推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有随机进入与退出的马尔可夫链推断
- 研究问题
- 当研究对象随机进入或退出系统时，如何为马尔可夫链建立可用于参数估计和假设检验的统计模型？
- 方法与思路
- 作者考虑泊松、二项池、负二项等进入机制，以平行非活动状态描述退出，并推导最大似然估计和似然比检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，提供多种随机进入退出机制下的推断方法，并应用于银行按农业贷款占总贷款比例划分的状态分布。
- 阅读关注点
- 应核对进入退出过程与状态转移的关系、可观测信息、似然构造及检验条件，并查看银行应用的状态划分。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未提供识别条件、检验分布或应用结果，银行示例不足以推断金融机制，刊本变化未知。
原文摘要
Models suitable for statistical inference in Markov chains are considered featuring various forms of stochastic entry, including Poisson, renewable binomial pool, uncertain pool size, negative binomial, and input-output reservoir. A parallel inactive states model is suggested for exit. Maximum likelihood estimates are obtained and likelihood ratio tests derived. An application is made to the distribution of Ninth Federal Reserve District member banks with respect to the ratio of farm loans to total loans.