分数扩散过程的统计推断
2011-07-13B.L.S.P.拉奥
国外科技新书评介 2011年4期
B.L.S.P.拉奥
随机过程被广泛用于社会科学、物理学、生命科学、工程技术以及财经等领域的实际问题的建模。在建模中,随机过程的统计推断在理论和应用两方面都是极为重要的。1968年B.B.Mandelbrot和J.Van Ness引进分数Brown运动(简称fBM)概念,研究了它的基本性质。其后,包括本书著者在内的一些学者对此作了进一步研究。本书注重IBM的概率性质以及通过由fBM导致的随机微分方程建模的随机过程(即分数扩散过程)的统计推断,着重讨论当发生在有限区间中的过程的完全轨道是可观测的情形,分数扩散过程的参数和非参数推断,给出近10余年来的新成果,其中不少是作者自己的工作。
本书包含10章。第1章是全书的基础,给出后文用到的基本概念和结果,定义了自相似过程和分数Brown运动,建立了由fBM导致的随机微分方程,还给出一些与IBM有关的过程,如分数Ornstein—Uhlenbeck型过程、混合fBM;第2章和第3章分别给出分数扩散过程和分数Orn—stem—Uhlenbeck型过程的参数估计;第4章和第5章分别讨论由IBM导致的一些过程的序贯推断和非参数推断,前者是Novikov(1972)的相应结果对于分数Om—stein-Uhlenbeck型过程的类似;第6章和第7章将前面的结果扩充到由IBM、混合fBM和分数Brown叶导致的一些过程;第8章是作者等人关于无穷维fBM导致的过程的参数估计的工作;第9章研究自相似指数的估计问题,简要地描述了现有文献中的一些方法;第10章将经典的过滤理论和预报理论扩充到fBM情形。
本书可供统计学、应用数学等有关专业研究生和科研人员以及有关工程技术人员阅读。……
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