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Estimativa de processos aleatórios com amostras irregulares

Gere uma realização de OrnsteinUhlenbeckProcess com amostras irregulares

In[1]:=

sample = TimeSeriesResample[ RandomFunction[ OrnsteinUhlenbeckProcess[0, .1, .3], {0, 100, .1}], {Sort[ RandomReal[100, 1000]]}]

Out[1]=

In[2]:=

ListLinePlot[sample, Filling -> Axis, ImageSize -> Medium, PlotTheme -> "Detailed"]

Out[2]=

Faça um estimativa dos parâmetros do processo de dados com amostra irregular.

In[3]:=

EstimatedProcess[sample, OrnsteinUhlenbeckProcess[\[Mu], \[Sigma], \[Theta]]]

Out[3]=

Extraia os preços das ações da GE desde 1 de janeiro de 2013, e converta em TemporalData .

In[4]:=

price = TemporalData[FinancialData["GE", "Jan. 1, 2013"]]

Out[4]=

In[5]:=

DateListPlot[price, Filling -> Axis, ImageSize -> Medium, PlotTheme -> "Detailed"]

Out[5]=

A marca temporal dos dados de preço das ações não é uniforme.

In[6]:=

MinMax[Differences[price["Times"]]]

Out[6]=

Considere que o preço do registro satisfaz o FractionalBrownianMotionProcess e faça uma estimativa dos parâmetros.

In[7]:=

EstimatedProcess[Log[price], FractionalBrownianMotionProcess[\[Mu], \[Sigma], h]]

Out[7]=