Parameter Estimation in Fractional Diffusion Models / Kubilius, KÄ™stutis  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Parameter Estimation in Fractional Diffusion Models Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kubilius, KÄ™stutis, ; Mishura, Yuliya, ; Ralchenko, Kostiantyn, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIX, 390 p. 17 ilustraciones, 2 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-71030-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Probabilidades  Estadísticas  Teoría de probabilidad  Teoría y métodos estadísticos. Clasificación: 519.2 Resumen: Este libro está dedicado a la estimación de parámetros en modelos de difusión que involucran movimiento browniano fraccionario y procesos relacionados. Desde hace muchos años, el movimiento browniano estándar ha sido (y sigue siendo) un modelo popular de aleatoriedad utilizado para investigar procesos en las ciencias naturales, los mercados financieros y la economía. La limitación sustancial en el uso de modelos de difusión estocástica con movimiento browniano se debe a que el movimiento tiene incrementos independientes y, por tanto, el ruido aleatorio que genera es "blanco", es decir, no correlacionado. Sin embargo, muchos procesos en las ciencias naturales, las redes informáticas y los mercados financieros tienen dependencias a corto o largo plazo, es decir, las correlaciones del ruido aleatorio en estos procesos no son cero y disminuyen lenta o rápidamente con el tiempo. En particular, los modelos de mercados financieros demuestran varios tipos de memoria y normalmente esta memoria se modela mediante difusión browniana fraccionada. Por lo tanto, el libro construye modelos de difusión con memoria y proporciona métodos de estimación de parámetros simples y adecuados en estos modelos, lo que lo convierte en un recurso valioso para todos los investigadores en este campo. El libro está dirigido a especialistas e investigadores en teoría y estadística de procesos estocásticos, profesionales que aplican métodos estadísticos de estimación de parámetros, estudiantes de grado y posgrado que estudian modelos matemáticos y estadística. Nota de contenido: 1 Description and properties of the basic stochastic models -- 2 The Hurst index estimators for a fractional Brownian motion -- 3 Estimation of the Hurst index from the solution of a stochastic differential equation -- 4 Parameter estimation in the mixed models via power variations -- 5 Drift parameter estimation in diffusion and fractional diffusion models -- 6 The extended Orey index for Gaussian processes -- 7 Appendix A: Selected facts from mathematical and functional analysis -- 8 Appendix B: Selected facts from probability, stochastic processes and stochastic calculus. Tipo de medio : Computadora Summary : This book is devoted to parameter estimation in diffusion models involving fractional Brownian motion and related processes. For many years now, standard Brownian motion has been (and still remains) a popular model of randomness used to investigate processes in the natural sciences, financial markets, and the economy. The substantial limitation in the use of stochastic diffusion models with Brownian motion is due to the fact that the motion has independent increments, and, therefore, the random noise it generates is "white," i.e., uncorrelated. However, many processes in the natural sciences, computer networks and financial markets have long-term or short-term dependences, i.e., the correlations of random noise in these processes are non-zero, and slowly or rapidly decrease with time. In particular, models of financial markets demonstrate various kinds of memory and usually this memory is modeled by fractional Brownian diffusion. Therefore, the book constructs diffusion models with memory and provides simple and suitable parameter estimation methods in these models, making it a valuable resource for all researchers in this field. The book is addressed to specialists and researchers in the theory and statistics of stochastic processes, practitioners who apply statistical methods of parameter estimation, graduate and post-graduate students who study mathematical modeling and statistics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Parameter Estimation in Fractional Diffusion Models [documento electrónico] / Kubilius, KÄ™stutis, ; Mishura, Yuliya, ; Ralchenko, Kostiantyn,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIX, 390 p. 17 ilustraciones, 2 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-71030-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Probabilidades  Estadísticas  Teoría de probabilidad  Teoría y métodos estadísticos. Clasificación: 519.2 Resumen: Este libro está dedicado a la estimación de parámetros en modelos de difusión que involucran movimiento browniano fraccionario y procesos relacionados. Desde hace muchos años, el movimiento browniano estándar ha sido (y sigue siendo) un modelo popular de aleatoriedad utilizado para investigar procesos en las ciencias naturales, los mercados financieros y la economía. La limitación sustancial en el uso de modelos de difusión estocástica con movimiento browniano se debe a que el movimiento tiene incrementos independientes y, por tanto, el ruido aleatorio que genera es "blanco", es decir, no correlacionado. Sin embargo, muchos procesos en las ciencias naturales, las redes informáticas y los mercados financieros tienen dependencias a corto o largo plazo, es decir, las correlaciones del ruido aleatorio en estos procesos no son cero y disminuyen lenta o rápidamente con el tiempo. En particular, los modelos de mercados financieros demuestran varios tipos de memoria y normalmente esta memoria se modela mediante difusión browniana fraccionada. Por lo tanto, el libro construye modelos de difusión con memoria y proporciona métodos de estimación de parámetros simples y adecuados en estos modelos, lo que lo convierte en un recurso valioso para todos los investigadores en este campo. El libro está dirigido a especialistas e investigadores en teoría y estadística de procesos estocásticos, profesionales que aplican métodos estadísticos de estimación de parámetros, estudiantes de grado y posgrado que estudian modelos matemáticos y estadística. Nota de contenido: 1 Description and properties of the basic stochastic models -- 2 The Hurst index estimators for a fractional Brownian motion -- 3 Estimation of the Hurst index from the solution of a stochastic differential equation -- 4 Parameter estimation in the mixed models via power variations -- 5 Drift parameter estimation in diffusion and fractional diffusion models -- 6 The extended Orey index for Gaussian processes -- 7 Appendix A: Selected facts from mathematical and functional analysis -- 8 Appendix B: Selected facts from probability, stochastic processes and stochastic calculus. Tipo de medio : Computadora Summary : This book is devoted to parameter estimation in diffusion models involving fractional Brownian motion and related processes. For many years now, standard Brownian motion has been (and still remains) a popular model of randomness used to investigate processes in the natural sciences, financial markets, and the economy. The substantial limitation in the use of stochastic diffusion models with Brownian motion is due to the fact that the motion has independent increments, and, therefore, the random noise it generates is "white," i.e., uncorrelated. However, many processes in the natural sciences, computer networks and financial markets have long-term or short-term dependences, i.e., the correlations of random noise in these processes are non-zero, and slowly or rapidly decrease with time. In particular, models of financial markets demonstrate various kinds of memory and usually this memory is modeled by fractional Brownian diffusion. Therefore, the book constructs diffusion models with memory and provides simple and suitable parameter estimation methods in these models, making it a valuable resource for all researchers in this field. The book is addressed to specialists and researchers in the theory and statistics of stochastic processes, practitioners who apply statistical methods of parameter estimation, graduate and post-graduate students who study mathematical modeling and statistics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

---

1 (1 - 1 / 1) Ver por página : 25 50 100 200