自激马尔可夫调制计数的滤波器和平滑器

《国际神经系统杂志》，8:399–415，1997年。[4] Pierre Br’emaud和Laurent Massouli’e.非线性Hawkes过程的稳定性。《概率年鉴》，24:1563-15881996。[5] C.T.布朗利和G.M.加洛。超高频金融经济计量分析：数据处理问题。《计算统计与数据分析》，51:2232–22452006。[6] 阿尔瓦罗·卡特亚、塞巴斯蒂安·贾蒙格尔和杰森·里奇。低买高卖：高频交易视角。http://ssrn.com/abstract=1964781.[7] 陈峰和彼得·霍尔。非平稳自激发点过程的推断及其在超高频金融数据建模中的应用。应用概率杂志，即将出版。[8] E.S.乔诺博伊、L.P.施拉姆和A.F.卡尔。神经点过程系统的最大似然辨识。生物控制论，59:265–275，1988。[9] Rama Cont.高频金融数据的统计建模：事实、模型和挑战。IEEE信号处理杂志（金融应用信号处理特刊），28:16–252011。http://ssrn.com/abstract=1748022.[10] 罗伯特·J·埃利奥特。噪声观测马尔可夫链的新有限维滤波器和平滑器。IEEE信息论学报，39:265–271，1993年。[11] 罗伯特·J·埃利奥特、L·阿贡和J·B·摩尔。隐马尔可夫模型：估计与控制。Springer Verlag，柏林海德堡纽约，1994年。[12] 罗伯特·J·埃利奥特和W·P·马尔科姆。马尔科夫调制泊松观测的一般平滑公式。IEEE自动控制交易，50:1123–11342005。[13] 罗伯特·F·恩格尔和杰弗里·R·拉塞尔。自回归条件持续时间：不规则间隔事务数据的新模型。《计量经济学》，66:1127-11621998。[14] 托马斯·尼尔·法肯贝里。高频数据过滤。Tick Data Inc.白皮书。

可在http://www.tickdata.com/pdf/Tick_Data_Filtering_White_Paper.pdf.[15] R–udiger Frey和Wolfgang J.Runggaldier。基于高频数据的波动率估计的非线性滤波方法。《国际理论与应用金融杂志》，4:271-3002001。[16] Andrei Kirilenko、Mehrdad Samadi、Albert S.Kyle和Tuggan Tuzun。金融危机：高频交易对电子市场的影响。http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1686004.[17] 西蒙·扬·库普曼、安德烈·卢卡斯和安德烈·蒙泰罗。信用评级转换的多状态潜在因素强度模型。《计量经济学杂志》，142:399–4242008。[18] G.O.莫勒、M.B.肖特、P.J.布兰丁汉、F.P.勋伯格和G。E.蒂塔。犯罪的自激点过程建模。美国统计协会杂志，106:100–108，2011年。[19] J.Moller和J.G.Rasmussen。霍克斯过程的完美模拟。《应用概率的进展》，37:629–6462005。[20] CFTC和SEC向新兴监管问题联合咨询委员会提交的报告。关于2010年5月6日市场事件的调查结果。http://www.sec.gov/news/studies/2010/marketevents-report.pdf, 2010.[21]绪方义子。关于刘易斯的点过程模拟方法。IEEETransactions on Information Theory，27:23–311981。[22]绪方义子。地震发生的统计模型和点过程的剩余分析。美国统计协会杂志，83:9-271988。[23]A.普拉塔尼亚和L.C.G.罗杰斯。高频数据中的粒子滤波。预印本可在http://www.statslab.cam.ac.uk/~chris/纸/粒子纸。pdf。[24]大卫·维尔·琼斯。预测地震和地震风险。《国际预测杂志》，11:503–5381995。