摘要翻译：
我们发展了一个极大惩罚拟似然估计，以非参数的方式估计扩散过程的扩散函数，作为更传统的基于核的估计的替代。在给出一个计算惩罚极大拟似然函数极大值的数值格式之后，我们通过仿真研究了我们的估计量的渐近性质。假设隔夜伦敦银行间同业拆借利率(LIBOR)；美元/欧元、美元/英镑、日元/美元和欧元/美元名义汇率；并且1个月、3个月和30年期国债收益率是由扩散过程产生的，我们使用我们的数值格式来估计扩散函数。
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英文标题：
《Maximum penalized quasi-likelihood estimation of the diffusion function》
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作者：
Jeff Hamrick, Yifei Huang, Constantinos Kardaras, Murad Taqqu
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最新提交年份：
2011
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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英文摘要：
  We develop a maximum penalized quasi-likelihood estimator for estimating in a nonparametric way the diffusion function of a diffusion process, as an alternative to more traditional kernel-based estimators. After developing a numerical scheme for computing the maximizer of the penalized maximum quasi-likelihood function, we study the asymptotic properties of our estimator by way of simulation. Under the assumption that overnight London Interbank Offered Rates (LIBOR); the USD/EUR, USD/GBP, JPY/USD, and EUR/USD nominal exchange rates; and 1-month, 3-month, and 30-year Treasury bond yields are generated by diffusion processes, we use our numerical scheme to estimate the diffusion function.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1008.2421