جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنت 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنت 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنت 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنت 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنت 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنت 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنت 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنت 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنت 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنت 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنت 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنت 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنت 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنت 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنت 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنت 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنت 18 The Interview Bookالمسارات المهنية عبر الإنترنت
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى Likelihood function, maximum likelihood estimator, score, Fisher information؟

يُعرف أيضًا باسم: likelihood function · maximum likelihood estimator · score function · Fisher information

Definition 11.2 Quantitative Methods · الفصل 11 — Estimation

For independent observations with density f(x;θ)f(x; \theta), the likelihood function is θ↦∏if(Xi;θ)\theta \mapsto \prod_if(X_i; \theta) and the log-likelihood ℓn(θ)=∑iln⁡f(Xi;θ)\ell_n(\theta) = \sum_i\ln f(X_i; \theta). The maximum likelihood estimator (MLE) maximises it. The score function is ∇θln⁡f(X;θ)\nabla_\theta\ln f(X; \theta), and the Fisher information is I(θ)=E[∇ln⁡f ∇ln⁡f⊤]=−E[∇2ln⁡f]\mathcal I(\theta) = \E[\nabla\ln f\,\nabla\ln f^\top] = -\E[\nabla^2\ln f] per observation.

أمثلة

Example 11.4 (The rate of arrivals)

For nn exponential waiting times with rate λ\lambda, ℓn(λ)=nln⁡λ−λ∑ti\ell_n(\lambda) = n\ln\lambda - \lambda\sum t_i, so λ^=n/∑ti\hat\lambda = n/\sum t_i, I(λ)=1/λ2\mathcal I(\lambda) = 1/\lambda^2, and se(λ^)=λ^/n\mathrm{se}(\hat\lambda) = \hat\lambda/\sqrt n. A hundred gaps summing to 50 seconds give 2±0.22 \pm 0.2 arrivals per second. The Hawkes fits of chapter 7 are the same computation with a harder likelihood.

اقرأ في الفصل →