Bayesian synthetic likelihood for stochastic models with applications in mathematical finance

We present a Bayesian synthetic likelihood method to estimate both the parameters and their uncertainty in systems of stochastic differential equations. Together with novel summary statistics the method provides a generic and model-agnostic estimation procedure and is shown to perform well even for...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Ramona Maraia, Sebastian Springer, Teemu Härkönen, Martin Simon, Heikki Haario
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	Frontiers Media S.A. 2023-06-01
Seria:	Frontiers in Applied Mathematics and Statistics
Hasła przedmiotowe:	synthetic likelihood SDE systems parameter estimation MCMC sampling goodness of fit financial models
Dostęp online:	https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fams.2023.1187878/full
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!