Maximum likelihood estimators in linear regression models with Ornstein-Uhlenbeck process
Maximum likelihood estimators in linear regression models with Ornstein-Uhlenbeck process
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使用 Ornstein-Uhlenbeck 过程的线性回归模型中的最大似然估计量
DOI：
10.1186/1029-242x-2014-301
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发表时间：
2014-08
影响因子：
1.6
通讯作者：
Xu Lifeng
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Hu Hongchang;Pan Xiong;Xu Lifeng
论文研究了线性回归模型 yt=xtTβ+εt,t=1,2,…,n，其中 dεt=λ(μ−εt)dt+σdBt，参数 λ,σεR+、μεR 和 {Bt,t≥0} 标准布朗运动。首先，给出 β、λ 和 σ2 的最大似然 (ML) 估计量。其次，根据
The paper studies the linear regression model yt=xtTβ+εt,t=1,2,…,n, where dεt=λ(μ−εt)dt+σdBt, with parameters λ,σ∈R+, μ∈R and {Bt,t≥0} the standard Brownian motion. Firstly, the maximum likelihood (ML) estimators of β, λ and σ2 are given. Secondly, under