漂移项 （英語： drift term）表示 随机过程 中， 时间序列 的正或负趋势。当随机变量是金融资产时，作出正的漂移假设是合适的，因为 风险 资产应该提供正的收益以补偿投资者所承担的风险，这样漂移 …

关于扩散方程的理解，可以分两块来看。 一方面， dX (t)=f (X (t),t)dt 是一阶均方微分方程，给出了下一时刻分布 X (t+dt) 和当前时刻分布 X (t) 之间的一个确定的关系，所以 X (t) 能被唯一确定。

漂移项是物理学中描述系统动力学行为的关键参数，常用于随机过程或微分方程模型中。根据《物理学名词》第三版的定义 [1]，其在动力学分析中具有基础性作用。2023年的研究进一步扩展了漂移项的应 …

Euler-Maruyama方法: 最简单的数值格式，直接将SDE离散化： X_{n+1} = X_n + b(X_n)Δt + σ(X_n) * sqrt(Δt) * Z_n，其中 Z_n ~ N(0, 1)。 Milstein方法: 更高阶的方法，通过加入一个修正项来获得更高的 …

Sep 20, 2022 · 证明1.1矩估计求解 β 0^ 和 β 1^ 矩估计方法依赖于零条件均值假设： E (u∣x) = 0 该假设的意思是给定 x，通过回归方程所得的 y^ 与实际 y 的误差，平均值为0。 也就是说因果关系上， y …

在 t=0 时， p_0 (x)=p (x) ，初始时刻没有任何噪声被混入原始的数据分布；在经过足够长的时间 T 后，随着规模不断增大的噪声的混入， p (x) 变成了一个可以处理 (tractable)的噪声分布 (比如高斯分 …

一个生动的参数估计的例子 CIR模型： X_t=\alpha (\beta-X_t) d t+\sigma \sqrt {X_t} d W_t 这里面有三个参数， \alpha, \beta 和 \sigma 。 记 \Delta_ {k}=t_ {k+1}-t_ {k} ，通过解上面提到的似然方程可以得 …