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我们都知道关于参数估计，可以用最大似然估计和矩估计方法。而比较常用的就是最大似然估计，但是在这过程中，可能出现最大似然估计无解的情况或者有无穷多解的情况，那么应该怎么处理呢？
      有种方法是拟最大似然估计，即Quasi Maximum Likelyhood Estimation，QMLE方法，就是说在上述估计式加个小扰动，对我们所要研究的整体还没有太大的影响下，可以求得一个近似的最优解。当然，理论部分还是比较难的。
      当然，对于上述情况，还可以用动态规划在所要求的范围内求得一个最优解，或是利用共轭梯度法（爬坡法）求解，但是运算量较大。特别对于高维情况更不用说了。所以还是上述方法（QMLE）较好。
  附件里还有一份金融时间序列分析的中文版本。

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2011-1-13 21:30:28 上传

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关键词：QMLE QML MLE Estimation likelyhood QMLE

1# mathxg2010

good tks

merci mon amie

1# mathxg2010
good book

先看看再说，最近对qmle有点兴趣

1# mathxg2010
professional

正在做相关的东西，毫无头绪，希望lz多多指教。

回复吧，。。。。。。。

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