Parameter estimation of Ornstein-Uhlenbeck process generating a stochastic graph

Abstract : Given Y a graph process defined by an incomplete information observation of a multivariate Ornstein-Uhlenbeck process X, we investigate whether we can estimate the parameters of X. We define two statistics of Y. We prove convergence properties and show how these can be used for parameter inference. Finally, numerical tests illustrate our results and indicate possible extensions and applications.
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Pré-publication, Document de travail
2016
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Contributeur : Emmanuel Gobet <>
Soumis le : mardi 9 février 2016 - 23:18:22
Dernière modification le : jeudi 10 mai 2018 - 02:04:56
Document(s) archivé(s) le : samedi 12 novembre 2016 - 15:50:06

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Emmanuel Gobet, Gustaw Matulewicz. Parameter estimation of Ornstein-Uhlenbeck process generating a stochastic graph. 2016. 〈hal-01271994〉

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