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采用能有效地将期限结构数据中的时间序列和截面信息结合起来的成组数据方法,并借助于Kalman过滤器通地假性最大可能性对模型的系数进行估值并提炼出隐含的状态变量.
关于具有状态变量的HJM模型的实证分析
【摘 要】
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采用能有效地将期限结构数据中的时间序列和截面信息结合起来的成组数据方法,并借助于Kalman过滤器通地假性最大可能性对模型的系数进行估值并提炼出隐含的状态变量.
【机 构】
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湖南大学国际商学院
【出 处】
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数理统计与管理
【发表日期】
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2001年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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