確率微分方程式の最尤推定およびベイズ推定

きっちりと値を出すには厄介なことが多い、そんなことなの。確率微分方程式のパラメータ推定のことで、只今、再考している状態。

こっちの方から統計学を探ると、離散のことをしっかり考えないと妙なことになって・・・。連続と離散の谷間に入り込んで探索する、そんなことに。一方、状態空間の統計モデルからだと、連続時間とのことまで扱わなければ谷間を飛び越えるだけで済むので・・・。何も考えないで時系列を扱う場合、大方はそんな飛び越えのようにして・・・。

数値計算で結果を出すと言っても、理論が曖昧だと先に進まず、ホント辛いでしょ。もちろん、ココイラに関して無知なら悩まないのかもしれないけど。そう言えば、ずいぶん前に Stochastic Volatility それに jumpだの、アイデアもなく軽く助言されて・・・。無理でしょ、推定理論をきっちり押さえないと。

ともかく、只今、個人的に抱えている問題だと、ブラン運動でない過程を考える必要があって、何しろアレコレと整理して・・・。

ココイラの困難さだけど、気づくと非凡じゃ無理、ということもわかってきて・・・。だけど、どうにかしないと。

頑張りましょう。