金融泡沫爆发的修改剖面似然推断与区间预测
摘要：金融领域的非线性模型校准中，使用改进的轮廓似然方法的详细方法学研究 使用改进的轮廓似然方法校准金融泡沫的非线性模型的方法学研究 改进的轮廓似然方法在非线性金融模型的校准中的应用方法学研究 改进的轮廓似然方法在较多参数特征的非线性金融模型的校准中的详细方法学研究 改进的轮廓似然方法在大量参数特征的非线性金融模型校准中的详细方法研究 应用改进的轮廓似然方法对具有大量参数特征的非线性金融模型进行校准的详细方法学研究 应用改进的轮廓似然方法对金融泡沫的Log-Periodic Power Law Singularity（LPPLS）模型进行校准的详细方法学研究 应用改进的轮廓似然方法对金融泡沫的Log-Periodic Power Law Singularity（LPPLS）模型进行校准的方法学研究 应用改进的轮廓似然方法对金融泡沫的Log-Periodic Power Law Singularity（LPPLS）模型进行校准的详细方法研究
作者：Vladimir Filimonov, Guilherme Demos and Didier Sornette
论文ID：1602.08258
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2016-02-29