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Consistency and asymptotics of a Poisson intensity least-squares estimator for partially observed jump-diffusion processes

机译:用于部分观察到的跳跃扩散过程的泊松强度最小二乘估计器的一致性和渐近学

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摘要

A least-squares estimator of the intensity of a Poisson process is studied for a partially observed stochastic system, where the signal evolves as a jump diffusion process and the observation is a diffusion process. Precisely, we establish the consistency and a central limit theorem of the least-squares estimator when a negative drift coefficient for the jump diffusion process is considered. We also demonstrate that the variance and the fourth moment of the estimator are bounded but inconsistent when the drift coefficient of the jump diffusion is positive or data is collected within a fixed time horizon. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:研究了泊松过程强度的最小二乘估计,用于部分观察到的随机系统,其中信号演变为跳跃扩散过程,并且观察是扩散过程。 正是,当考虑跳跃扩散过程的负漂移系数时,我们建立了最小二乘估计器的一致性和中央极限定理。 我们还证明了估计器的方差和第四时刻被界定但是当跳跃扩散的漂移系数是阳性的或在固定时间范围内收集数据时的界分而不义。 (c)2016年Elsevier B.v.保留所有权利。

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