On likelihood estimation for a discretely observed jump process - 01/01/06
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Abstract |
We consider the parameter estimation problem for a Markov jump process sampled at periodic epochs with a constant step. Unlike the diffusion case where a closed form of the likelihood function is usually unavailable, we provide here an explicit expression of the likelihood function of the sampled chain. Moreover under suitable ergodicity condition on the jump process, we establish the consistency and the asymptotic normality of the likelihood estimator as the observation period tends to infinity. To cite this article: D. Dehay, J.-f. Yao, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 342 (2006).
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Soit un processus de sauts markovien observé en des temps discrets. À lʼaide dʼune formule explicite de la vraisemblance de la chaîne observée, nous proposons une théorie asymptotique de lʼestimateur de vraisemblance. Pour citer cet article : D. Dehay, J.-f. Yao, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 342 (2006).
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Plan
Vol 342 - N° 5
P. 341-344 - mars 2006 Retour au numéroBienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
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