跳跃-扩散模型基于拉普拉斯变换的参数估计

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文章基于拉普拉斯变换的估计原理是令模型理论拉普拉斯变换与数据经验拉普拉斯变换相匹配,是当似然函数不存在或者是其形式复杂而对应的拉普拉斯变换相对简单时,最大似然估计(MLE)的一种有效替代。当变换变量与估计参数相关时,使用自适应估计量和经验最小方差估计量两种解决方式,以获得有效的拉普拉斯变换估计量,并利用Matlab软件编程将其应用于金融随机模型跳跃-扩散模型中,为解决实际金融产品及其衍生产品的定价等问题的研究提供恰当的参数估计方法。
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