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基于离散抽样OU型过程的统计推断

摘要第1-12页
ABSTRACT(英文摘要)第12-16页
主要符号对照表第16-18页
第一章 引言第18-27页
 §1.1 OU型过程及其应用背景第18-19页
 §1.2 OU型过程转移规律、模拟算法及统计推断的研究现状第19-20页
 §1.3 基于离散抽样随机过程的参数估计的主要方法第20-23页
  §1.3.1 近似求解最大似然估计法第21-22页
  §1.3.2 估计函数法第22-23页
  §1.3.3 Bayes方法第23页
  §1.3.4 基于辅助模型的方法第23页
 §1.4 本文研究的动机与面临的困难第23-24页
 §1.5 本文研究的目的、意义和内容第24-27页
第二章 OU型过程的主要性质及其构造第27-35页
 §2.1 Lévy过程简介第27-28页
  §2.1.1 Lévy过程与无穷可分分布第27-28页
  §2.1.2 Lévy-Khintchine公式第28页
 §2.2 自可分解分布与OU型过程第28-31页
  §2.2.1 自可分解分布第28-30页
  §2.2.2 自可分解分布与OU型过程的关系第30-31页
 §2.3 从平稳分布构造OU型过程第31-33页
  §2.3.1 GIG-OU过程第31-32页
  §2.3.2 TS-OU过程第32-33页
 §2.4 从驱动Lévy过程构造OU型过程第33-35页
  §2.4.1 OU-CP过程第34-35页
第三章 OU型过程的转移规律第35-51页
 §3.1 OU型过程的转移规律第35-36页
 §3.2 OU-CP过程的转移规律第36-42页
  §3.2.1 OU-CP过程的转移密度第36-40页
  §3.2.2 OU-CP过程的转移密度近似第40-42页
 §3.3 TS-OU过程的转移规律第42-51页
  §3.3.1 TS-OU过程的转移密度第43-49页
  §3.3.2 TS-OU过程的转移密度近似第49-51页
第四章 OU型过程的模拟第51-69页
 §4.1 Euler法近似模拟第51页
 §4.2 OU-CP过程模拟第51-54页
 §4.3 TS-OU过程的近似模拟第54-58页
  §4.3.1 模拟原理第54-55页
  §4.3.2 模拟实现第55-56页
  §4.3.3 模拟结果分析第56-58页
 §4.4 IG-OU过程的精确模拟第58-63页
  §4.4.1 模拟原理第58-59页
  §4.4.2 模拟算法与实现第59-61页
  §4.4.3 精确模拟的必要性第61-63页
 §4.5 模拟算法应用举例第63-69页
第五章 离散抽样OU型过程参数估计的似然方法第69-98页
 §5.1 介绍第69-70页
 §5.2 Gamma-OU过程的转移密度及其近似第70-72页
 §5.3 强度参数λ的估计第72-76页
  §5.3.1 估计λ的方法第72-73页
  §5.3.2 模拟结果第73-76页
 §5.4 似然函数第76-81页
 §5.5 最大似然估计第81-96页
  §5.5.1 矩条件第81-90页
  §5.5.2 相合性及渐近正态性第90-96页
  §5.5.3 模拟结果第96页
 §5.6 结论第96-98页
第六章 离散抽样OU型过程参数估计的估计函数方法第98-126页
 §6.1 离散抽样Markov过程估计函数的渐近理论第98-101页
 §6.2 简单估计函数估计OU-CP过程的参数第101-117页
  §6.2.1 OU-CP过程的矩关系第102-105页
  §6.2.2 矩估计第105-111页
  §6.2.3 叠加OU-CP过程的情况第111-114页
  §6.2.4 线性估计函数第114-117页
 §6.3 鞅估计函数和简单估计函数的混合应用第117-124页
  §6.3.1 IG-OU过程简介第117-118页
  §6.3.2 估计方法及估计量的渐近性质第118-124页
 §6.4 结论第124-126页
第七章 结论与问题第126-129页
 §7.1 主要结论第126-127页
 §7.2 有待继续探索的问题第127-129页
附录A Bessel函数简介第129-132页
 A.1 第一类Bessel函数第129页
 A.2 第二类Bessel函数第129-130页
 A.3 第一类修正的Bessel函数第130页
 A.4 第二类修正的Bessel函数第130-132页
参考文献第132-139页
索引第139-141页
在学期间的研究成果及发表的论文第141-142页
致谢第142-143页

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