Statistics of hidden Markov processes (continuous time) Yu. A. Kutoyants
Material type:
ArticleContent type: Текст Media type: электронный Other title: Статистика скрытых марковских процессов (непрерывное время) [Parallel title]Subject(s): Калмана-Бьюси фильтр | оценка волатильности | адаптивная фильтрация | одношаговый MLE-процессGenre/Form: статьи в сборниках Online resources: Click here to access online
In:
Международная научная конференция "Робастная статистика и финансовая математика – 2022" 04-05 июля 2022 г. : сборник статей С. 37-46Abstract: Представляем обзор нескольких недавних результатов по оцениванию параметров частично наблюдаемых линейных систем и построению адаптивных уравнений фильтрации Калмана-Бьюси. Предполагается, что уравнение наблюдения содержит малый шум уровня ε, а свойства оценок описываются в асимптотике ε → 0. Адаптивный фильтр строится вне сколько этапов.Сначала предлагаем непараметрическую оценку квадратичной вариации производной наблюдений. Затем используем эту оценку для построения одношагового MLE-процесса. Наконец, этот оценочный процесс подставляется в уравнения фильтрации.
Библиогр.: 2 назв.
Представляем обзор нескольких недавних результатов по оцениванию параметров частично наблюдаемых линейных систем и построению адаптивных уравнений фильтрации Калмана-Бьюси. Предполагается, что уравнение наблюдения содержит малый шум уровня ε, а свойства оценок описываются в асимптотике ε → 0. Адаптивный фильтр строится вне сколько этапов.Сначала предлагаем непараметрическую оценку квадратичной вариации производной наблюдений. Затем используем эту оценку для построения одношагового MLE-процесса. Наконец, этот оценочный процесс подставляется в уравнения фильтрации.
There are no comments on this title.