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目录
第一章 绪论
1.1研究背景
1.2本文的主要工作及章节安排
第二章 基本的模型及相关理论
2.1随机波动模型(SV)
2.2状态空间模型
2.3 EM算法
2.4滤波算法
第三章 非线性混合效应模型的参数估计
3.1蒙特卡罗似然法
3.2参数估计
第四章 状态估计
4.1状态估计理论
4.2混合卡尔曼滤波算法(PMKF)
4.3 Metropolis滑动的混合卡尔曼滤波算法(MKF-MM)
4.4核光滑的混合卡尔曼滤波算法(MKF-KS)
第五章 数值分析
5.1 EM算法仿真模拟
5.2状态估计仿真模拟
5.3随机波动率模型在金融中的应用
第六章 总结与展望
6.1本文总结
6.2研究展望
参考文献
致谢
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