Resumen

Los modelos de difusión se han utilizado ampliamente en muchas aplicaciones. Estos modelos, como los utilizados en la ingeniería financiera, suelen contener parámetros desconocidos que deseamos determinar. Una forma es utilizar el método de máxima verosimilitud con muestreos discretos para diseñar estadísticas para los parámetros desconocidos. En general, las funciones de máxima verosimilitud para los modelos de difusión no están disponibles, por lo tanto, es difícil derivar el estimador de máxima verosimilitud exacto (MLE). Se han propuesto muchos enfoques diferentes por varios autores en los últimos años, consulte, por ejemplo, los excelentes libros de Kutoyants (2004), Liptser y Shiryayev (1977), Kushner y Dupuis (2002), y Prakasa Rao (1999), y también los trabajos recientes de At-Sahalia (1999), (2004), (2002), y así sucesivamente. Shoji y Ozaki (1998; ver también Shoji y Ozaki (1995) y Shoji y Ozaki (1997

• Materias:Funciones analíticas Sistemas algebraicos Gráficas de control Soluciones paramétricas Convergencia estadística
• Subjects:Analytic functions Algebraic systems Control charts Parametric solutions Statistical convergence
• Palabras claves:Modelos de difusión; Ingeniería financiera; Parámetros desconocidos; Método de máxima verosimilitud; Estadísticas; Estimación
• Keywords:Diffusion models; Financial engineering; Unknown parameters; Maximum likelihood method; Statistics; Estimation