基于 Lévy 噪声和稀疏数据的 SDE 最小二乘估计
Research Paper#Stochastic Differential Equations, Lévy Noise, Least Squares Estimation, Sparse Data🔬 Research|分析: 2026年1月3日 18:21•
发布: 2025年12月30日 05:58
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本文解决了金融建模和其他领域中数据通常稀疏且嘈杂的实际问题。 重点关注受 Lévy 噪声扰动的 SDE 的最小二乘估计，特别是具有稀疏样本路径的情况，这一点非常重要，因为它提供了一种在数据可用性有限时估计参数的方法。 估计量的推导和收敛速度的建立是重要的贡献。 在基准数据集上的应用和模拟研究进一步验证了该方法。