Closed-form likelihood expansions for multivariate diffusions
多维扩散过程的闭式似然展开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：摘要聚焦多维扩散的通用似然展开，金融统计例子未明确对应所列金融细分方向。
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多维扩散过程的闭式似然展开
- 研究问题
- 对于离散时间间隔观测的多维扩散过程，如何得到可显式计算的对数似然展开，并判断该展开是否趋近真实似然？
- 方法与思路
- 作者利用扩散模型的特殊结构显式计算对数似然展开系数，讨论展开的收敛，并提供金融统计例子和蒙特卡洛证据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，提供多维扩散对数似然的闭式展开及显式系数计算，并给出向真实似然收敛的结果和相关数值示例。
- 阅读关注点
- 应核对展开所依赖的模型条件、阶数与截断方式、收敛的含义和适用范围，以及离散观测间隔对近似误差的影响。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未说明完整收敛条件、误差界和数值结果，不能断言任意扩散模型均适用。
原文摘要
This paper provides closed-form expansions for the log-likelihood function of multivariate diffusions sampled at discrete time intervals. The coefficients of the expansion are calculated explicitly by exploiting the special structure afforded by the diffusion model. Examples of interest in financial statistics and Monte Carlo evidence are included, along with the convergence of the expansion to the true likelihood function.