| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-32页 |
| 1.1 研究意义 | 第14页 |
| 1.2 研究背景、研究动机及研究问题 | 第14-21页 |
| 1.2.1 扩散过程 | 第14-16页 |
| 1.2.2 状态完全观测下的参数估计 | 第16-19页 |
| 1.2.3 状态不完全观测下的参数估计 | 第19-21页 |
| 1.2.4 研究问题 | 第21页 |
| 1.3 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4 本文贡献 | 第22-23页 |
| 1.5 预备知识 | 第23-32页 |
| 第二章 连续时间扩散过程的几乎必然参数估计 | 第32-40页 |
| 2.1 引言 | 第32页 |
| 2.2 问题描述 | 第32-33页 |
| 2.3 估计量的存在性和强相合性分析 | 第33-36页 |
| 2.4 估计误差的渐近正态性分析 | 第36-38页 |
| 2.5 例子 | 第38-39页 |
| 2.6 小结 | 第39-40页 |
| 第三章 连续时间扩散过程的依概率参数估计 | 第40-52页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 问题描述 | 第40-41页 |
| 3.3 估计量的存在性和依概率收敛性分析 | 第41-48页 |
| 3.4 估计误差的渐近正态性分析 | 第48-49页 |
| 3.5 例子 | 第49-50页 |
| 3.6 小结 | 第50-52页 |
| 第四章 离散观测下扩散过程的依概率参数估计 | 第52-66页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 问题描述 | 第52-54页 |
| 4.3 极大似然估计量的依概率收敛性分析 | 第54-58页 |
| 4.4 估计误差的渐近正态性分析 | 第58-62页 |
| 4.5 例子 | 第62-64页 |
| 4.6 小结 | 第64-66页 |
| 第五章 CI模型和CIR模型的参数估计与假设检验 | 第66-92页 |
| 5.1 引言 | 第66页 |
| 5.2 CI模型的参数估计与假设检验 | 第66-77页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第66-68页 |
| 5.2.2 估计量的强相合性和估计误差的渐近正态性分析 | 第68-72页 |
| 5.2.3 假设检验 | 第72-77页 |
| 5.3 CIR模型的参数估计 | 第77-91页 |
| 5.3.1 问题描述 | 第77-79页 |
| 5.3.2 估计量的强相合性分析 | 第79-87页 |
| 5.3.3 数值仿真 | 第87-91页 |
| 5.4 小结 | 第91-92页 |
| 第六章 状态不完全观测下线性随机系统的参数估计 | 第92-106页 |
| 6.1 引言 | 第92页 |
| 6.2 基于Kalman滤波理论的单参数线性随机系统的估计问题分析 | 第92-98页 |
| 6.2.1 问题描述 | 第92-94页 |
| 6.2.2 参数估计量的强相合性和估计误差的渐近正态性分析 | 第94-96页 |
| 6.2.3 数值仿真 | 第96-98页 |
| 6.3 基于一般滤波理论的双参数线性随机系统的估计问题分析 | 第98-104页 |
| 6.3.1 问题描述 | 第98-100页 |
| 6.3.2 参数估计量的强相合性分析 | 第100-102页 |
| 6.3.3 数值仿真 | 第102-104页 |
| 6.4 小结 | 第104-106页 |
| 第七章 状态不完全观测下非线性随机系统的参数估计 | 第106-114页 |
| 7.1 引言 | 第106页 |
| 7.2 问题描述 | 第106-107页 |
| 7.3 非线性随机系统的次优状态估计分析 | 第107-109页 |
| 7.4 非线性随机系统参数估计量的强相合性分析 | 第109-112页 |
| 7.5 小结 | 第112-114页 |
| 第八章 总结与展望 | 第114-116页 |
| 8.1 总结 | 第114-115页 |
| 8.2 展望 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-127页 |
| 作者读博期间完成的文章,参加的项目,获得的荣誉与奖励 | 第127-128页 |
| 致谢 | 第128页 |
