Statistical inference for misspecified ergodic Lévy driven stochastic differential equation models
Statistical inference for misspecified ergodic Lévy driven stochastic differential equation models
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错误指定的遍历 Lévy 驱动随机微分方程模型的统计推断
DOI：
10.1016/j.spa.2018.11.007
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发表时间：
2017
影响因子：
1.4
通讯作者：
Yuma Uehara
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yuma Uehara
研究了基于高频样本的误指定遍历Lévy驱动随机微分方程模型的估计问题。我们利用一个广泛适用的和易于处理的高斯拟似然方法，侧重于均值和方差结构。它表明，高斯拟似然估计的漂移和尺度参数仍然满足多项式型概率估计和渐近正态性在正确指定的情况下，以相同的速度。在它们的推导过程中，时齐Feller-Markov过程的扩展Poisson方程理论起着重要的作用。我们的研究结果证实了高斯拟似然方法的可靠性，为非线性模型。
We consider the estimation problem of misspecified ergodic Lévy driven stochastic differential equation models based on high-frequency samples. We utilize a widely applicable and tractable Gaussian quasi-likelihood approach which focuses on mean and variance structure. It is shown that the Gaussian quasi-likelihood estimators of the drift and scale parameters still satisfy polynomial type probability estimates and asymptotic normality at the same rate as the correctly specified case. In their derivation process, the theory of extended Poisson equation for time-homogeneous Feller Markov processes plays an important role. Our result confirms the reliability of the Gaussian quasi-likelihood approach for SDE models.
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0.8
作者：
Y. Shimizu;N. Yoshida
通讯作者：
Y. Shimizu;N. Yoshida
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DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
Stochastic Processes Appl. 117
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H.
DOI：
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发表时间：
2008
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影响因子：
--
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M.
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作者：
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通讯作者：
Y.Miyahara