Estimation of parameters of a continuous time Gaussian stationary process with rational spectral density
有理谱密度连续时间高斯平稳过程的参数估计AI 解读 ↓
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有理谱密度连续时间高斯平稳过程的参数估计
- 研究问题
- 对于零均值且谱密度为有理函数的连续时间高斯平稳过程，如何估计参数并获得渐近分布与效率结果？
- 方法与思路
- 作者改造最大似然方法，最小化类似离散情形残差平方和的目标，并给出构造参数估计量的计算程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该估计量具有渐近正态性与渐近有效性，同时提供一种简单计算程序以实现参数估计。
- 阅读关注点
- 应核对有理谱密度的参数化、观测方式和渐近框架，以及目标函数、效率基准与计算程序所需条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；观测方案、正则条件及效率定义未说明，不能直接套用于离散或含噪观测。
原文摘要
The estimation of parameters in a continuous time Gaussian stationary process with zero mean and rational spectral density is achieved by an adaptation of the maximum likelihood method. It consists of minimizing something analogous to the sum of the squares of the residuals in the discrete case. The estimate is shown to be asymptotically normal and efficient. A simple computational procedure is also given to construct the estimate.