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广义Gamma过程的统计推断

The Statistical Inference for Generalized Gamma Processes
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摘要 应用随机分析的方法,得到了利用广义的Ganinia过程,依赖于[0,t]时间内跳量绝对值不小于ε(ε>0)的样本信息,作出参数的最大似然估计的渐近性质。并证明了当ε固定,t→∞时是强相合的;而当t固定,ε→0时,只有部分参数存在强相合估计.且所有强相合估计的a.s.收敛速度符合重对数律. By using the calculus,the maximum likelihood estimatiors of the paramatersof generalized gamma processes based on the information, on a given time interval [0,t],of thejumps of size greater than or equal to ε are proved to be sfrongly consistent a8 t tends toinfinity,while εis fixed. However,as ε tends to 0 and t is fixed,only some paramaters havestrongly consistent estimaters Moreover. we also prove that the convergent rates fit the law ofthe iterated logarithm for the strongly consistent estimators.
作者 王传海
出处 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1995年第3期392-399,共8页 Journal of East China University of Science and Technology
关键词 独立增量过程 中心极限定理 广义格码过程 统计 process with independent increments martingalet central limit theorem lawof iterated logarithm generalized Gamma process
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Wang J G,Chin Math Appl,1994年,10卷,59页 被引量:1
  • 2He S W,Semimartingale theory and Stochastic Calculus,1993年 被引量:1
  • 3何声武,数学进展,1984年,13卷,267页 被引量:1
  • 4Wang J G,Sci Chin A,1964年,13卷,859页 被引量:1

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