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J-GLOBAL ID：201802243872525692   整理番号：18A0407237

期間構造モデルの推論【Powered by NICT】

Inference of Term Structure Models

著者 (4件)： Zhou Yanli ,  Ge Xiangyu ,  Wu Yonghong ,  Tian Tianhai
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IIKI  ページ： 553-558  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 決定論的モデルと比較して,確率微分方程式(SDE)モデルの重要な特徴は,多数の異なる軌跡を生成するその能力である。挑戦に取り組むために,多くの方法が信頼性の高い推定値を推定するために提案されている。しかし,これらの方法は主にSDEを解くための陽的方法を用いて,大きな変動とexperimentaldataを扱うには適していない。本研究では,SDE,堅いSDEモデルのための安定なシミュレーションを生成することを目的としているを解くために陰解法を用いた新しい方法を開発した。粒子群最適化法は,複雑なパラメータ空間における最適推定値を探索するために効率的な探索方法として使用されている。試験システムとして興味深い期間構造モデルを用いて,数値結果は,提案した新しい方法は,SDEモデルの未知パラメータの信頼できる推定値を生成するための有効なアプローチであることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 軌跡 ,  確率微分方程式 ,  信頼性 ,  推定量 ,  *モデル
準シソーラス用語： 未知パラメータ ,  検査システム ,  パラメータ空間 ,  粒子群最適化 ,  陰解法 ,  決定論的モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： 構造モデル ,  推論