【摘 要】
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通过对满足随机微分方程dX(t)＝b(X(t),θ)dt+dW(t),X(0)＝x0,t≥0的扩散过程X(t)的连续观察,时漂移系数b(X(t),θ)中的参数θ提出了极大似然估计(θ^)t;利用初等的随机分析知识,
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通过对满足随机微分方程dX(t)＝b(X(t),θ)dt+dW(t),X(0)＝x0,t≥0的扩散过程X(t)的连续观察,时漂移系数b(X(t),θ)中的参数θ提出了极大似然估计(θ^)t;利用初等的随机分析知识,在比较弱的条件下,得到了当t→∞时估计量的强相合性和渐近正态性:(θ^)t→θ0,a.s,其中θ0是参数θ的真值;(2)√t((θ^)t-θ0)L→N(0,b-2),当t→∞时,其中b2＝∫R[f1(x;θ0)]2v(dx).
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