Pseudo-maximum likelihood estimation in two classes of semiparametric diffusion models
两类半参数扩散模型的伪最大似然估计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：摘要研究漂移与扩散项组成的连续时间动态模型，方法对象对应时间序列；未说明金融价格或波动率应用，故不作金融分类。
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两类半参数扩散模型的伪最大似然估计
- 研究问题
- 当扩散模型的漂移项或扩散项只有一项被参数化、另一项保持未知时，如何估计参数部分并开展模型设定检验？
- 方法与思路
- 作者将未知项的预估计量代入似然以构造伪最大似然估计，并讨论两步设定检验及可实施的近似或模拟版本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，近似或模拟版本可继承不可实施估计量的性质，方法可用于半参数及全参数模型检验，并以模拟考察有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对扩散过程的观测方式、未知项预估计的要求、似然近似误差控制，以及两步检验如何区分不同模型限制。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确认采样制度、所继承性质及误差条件；近似版本保留性质的陈述不能脱离其具体理论条件。
原文摘要
Two classes of semiparametric diffusion models are considered, where either the drift or the diffusion term is parameterized, while the other term is left unspecified. We propose a pseudo-maximum likelihood estimator (PMLE) of the parametric component that maximizes the likelihood with a preliminary estimator of the unspecified term plugged in. It is demonstrated how models and estimators can be used in a two-step specification testing strategy of semiparametric and fully parametric models, and shown that approximate/simulated versions of the PMLE inherit the properties of the actual but infeasible estimator. A simulation study investigates the finite sample performance of the PMLE.