Filtered likelihood for point processes
点过程的滤波似然AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究一般点过程似然，所列应用不足以确定高频、风险或其他给定细分方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
点过程的滤波似然
- 研究问题
- 对于到达强度和标记分布受未完全观测因素影响的带标记点过程，如何进行参数似然估计并分析估计量的性质？
- 方法与思路
- 作者针对带标记点过程及未完全观测的解释因素构造似然近似，分析相关估计量的收敛与大样本性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文建立一种似然近似并研究对应估计量的理论性质，同时通过数值结果展示这些估计量的表现。
- 阅读关注点
- 应核对解释因素的观测机制、滤波及似然近似的构造、近似误差控制，以及大样本结论依赖的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断潜在因素模型、观测方案与数值表现；违约或交易等例子不代表已完成相应实证。
原文摘要
Point processes are widely used in finance and economics to model the timing of defaults, market transactions, unemployment spells, births, and a range of other events. We develop and analyze likelihood estimators for the parameters of a marked point process and incompletely observed explanatory factors that influence the arrival intensity and mark distribution. We establish an approximation to the likelihood and analyze the convergence and large-sample properties of the associated estimators. Numerical results illustrate the behavior of our estimators.