THE ESTIMATION OF PARAMETERS IN SYSTEMS OF STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS
随机微分方程系统中的参数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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随机微分方程系统中的参数估计
- 研究问题
- 对于可用线性平稳随机微分方程系统近似描述的滞后依赖关系，如何估计参数并识别系统中各条行为关系？
- 方法与思路
- 作者沿用与已有研究相近的思路讨论线性平稳随机微分方程系统的参数估计，并分析单独行为关系的识别条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告参数估计方法及行为关系识别问题的讨论；小样本性质尚不充分，抽样实验结果明确留待后续发表。
- 阅读关注点
- 应核对观测方案、连续时间系统与数据的对应关系、方程识别条件，以及估计方法依赖的平稳性和误差结构。
- 阅读边界
- 来源为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未提供具体识别条件，小样本实验结果不在所给材料中，不能补入后续发现。
原文摘要
In many fields of study there occur systems of lagged dependences which can be described approximately by systems of linear stationary stochastic differential equations. In this paper we consider the estimation of parameters in such systems, using an approach similar to that of Bartlett (1946, 1955) and Quenouille (1957), and discuss conditions for identification of the separate behaviour relationships of a system. Little is known about the small-sample properties of estimates in systems of this kind, but sampling experiments are being carried out and the results will be published later.