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J-GLOBAL ID：201802242472022886   整理番号：18A0307649

確率微分方程式のいくつかのパラメータ推定法【JST・京大機械翻訳】

Some methods of parameter estimation for stochastic differential equations

著者 (2件)： Cai Xinrui (中国科学院大学数学科学学院,北京,100049) ,  Wang Lijin (中国科学院大学数学科学学院,北京,100049)
資料名： Zhongguo Kexueyuan Daxue Xuebao  (Zhongguo Kexueyuan Daxue Xuebao)
巻： 34  号： 5  ページ： 529-537  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3074A  ISSN： 2095-6134  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 3つの離散的な観測データに基づく確率的微分方程式のパラメータ推定のための方法を提案した。第一の方法を線形確率微分方程式に適用した。これらの方程式の真の解の相関演算の分布を導出し、観測データの演算もこの分布に従い、これにより、ドリフト係数と拡散係数の未知パラメータを推定した。第2の方法はIt(o)型確率微分方程式に用いられる。Euler-Maruyamaスキームの数値解の相関演算の分布を導出し、観測データの演算をこの分布に従わせ、これによりパラメータを推定した。3番目の方法をStratonovich型確率微分方程式に適用した。数値解の相関演算の分布を導き出し,観測データの計算をこの分布に従い,パラメータを推定した。数値実験は,これらの3つの方法の有効性を示した。数値実験により、Euler-Maruyama形式パラメータ推定の誤差が約O(h0.5)階であり、中点形式パラメータ推定の誤差が約O(h)階であり、その中でhが数値方法の時間ステップであることが示された。提案した3種類の推定方法は文献中の既存のEM-MLE方法より正確である。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 拡散係数 ,  演算 ,  数値解法 ,  *パラメータ推定 ,  *確率微分方程式 ,  *微分方程式 ,  ドリフト ,  線形性
準シソーラス用語： 時間ステップ ,  数値実験 ,  未知パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： stochastic differential equations ,  parameter estimation ,  Euler-Maruyama scheme ,  midpoint scheme

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 確率微分方程式 ,  パラメータ ,  推定法