Parametric estimation of discretely sampled Gamma-OU processes

The stationary Gamma-OU processes are recommended to be the volatility of the financial assets. A parametric estimation for the Gamma-OU processes based on the discrete observations is considered in this paper. The estimator of an intensity parameter A and its convergence result are given, and the simulations show that the estimation is quite accurate. Assuming that the parameter A is estimated, the maximum likelihood estimation of shape parameter c and scale parameter a, whose likelihood function is not explicitly computable, is considered. By means of the Gaver-Stehfest algorithm, we construct an explicit sequence of approximations to the likelihood function and show that it converges the true (but unkown) one. Maximizing the sequence results in an estimator that converges to the true maximum likelihood estimator and the approximation shares the asymptotic properties of the true maximum likelihood estimator. Some simulation experiments reveal that this method is still quite accurate in most of rational situations for the background of volatility.     

弱(L_1,L_2)-BLD映射的正则性

本文首先将文［１］中的ＢＬＤ映射推广为弱（Ｌ１，Ｌ２）－ＢＬＤ映射，并证明了如下正则性结果：存在两个可积指数 Ｐ１＝Ｐ１（ｎ，Ｌ１，Ｌ２）＜ｎ＜ｑ１＝ｑ１（ｎ，Ｌ１，Ｌ２），使得对任意弱（Ｌ１，Ｌ２）－ＢＬＤ映射ｆ∈（Ω，Ｒｎ），都有ｆ∈（Ω，Ｒｎ），即ｆ为（Ｌ１，Ｌ２）－ＢＬＤ映射．     

基于BDF的无约束优化方法的收敛性分析

1.介 绍 在上个世纪的七十年代末、八十年代初,基于常微分方程的优化方法或者说同伦方法是一类与拟牛顿法和共轭梯度法等我们所熟知的优化方法相竞争的重要方法[1-6,8,13,14,16].由于这类方法只是简单地利用现成的数值求解常微分方程的软件包,如CVODE[7]、LSODE[12],对同伦方程(一般是一个常微分方程的初值问题)进行计算,除了一些特殊的病态问题     

一类非线性抛物方程的L∞估计

本文给出了一种统一的方法来得到一类非线性抛物方程的有界解的先验的L∞估计.这类方程的基本类型是其中v=v(x,t)是一个满足某些条件的非负可测权函数.由此可以去掉文[5]中的一个本质性的条件p≥2.     

高维铁磁链系统与p—调和映射

研究了与ｐ－Ｌａｐｌａｃｅ算子对映的铁磁甸系统的Ｌａｎｄａｕ－Ｌｉｆｓｈｉｔｚ方程，证明了该方程的从ｍ（ｍ≥３）维紧流形Ｍ（不带边界）映射到Ｒ＾３中的单位球面Ｓ＾２上的整体弱解的存性；建立了ｐ调和映射理论与该方程的联系。     

不用Kirchhoff—Love假定的三维弹性板近似理论及其边界条件

红典弹性板理论采用了著名的克希霍夫（Ｋｉｒｃｈｈｏｆｆ）－拉甫（Ｌｏｖｅ）的经典基本假定，在卡氏张量坐标ｘｉ（ｉ＝０，１，２）中，这些基本假定是：（１）略去横向即Ｘ０轴向正应变，即假定ｅ００＝０；（２）略去横向剪应变，即假定ｅ０ａ＝０，其中ａ＝１，２；（３）略去横向正应力，即假定σ００＝０。人们利用这些假定，建立了应变位移关系和应力位移关系，再利用应力平衡的三维方程，通过跨厚度的积分，找到弹性板中     

L3 L~＋L~－γγ事例的一种可能解释

本文用ＴＣ（Ｔｅｃｈｎｉｃｏｌｏｒ）模型，解释了Ｌ３Ｌ￣＋Ｌ￣－γγ事例，具体分析发现四个Ｌ３事例可以由过程ｚ→ρ°ρ°→Ｌ￣＋Ｌ￣－Ｐ°（γγ）产生。