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English Version
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요약
이 논문에서는 확산과정 추정 방법론을 전반적으로 서베이한다. 이산적 자료로부터 연속시간 모형인 확산과정을 추정할 때 중요하게 대두되는 “이산화 편의”의 문제를 줄이기 위한 추정 기법들, 특히 다양한 시뮬레이션 기반 추정 기법들을 중점적으로 논의한다. 시뮬레이션에 기반한 주요 방법론으로는 시뮬레이션 최우법, 중요추출함수를 이용한 시뮬레이션 최우법, 베이지안 MCMC 기법 등이 있다. 기존 문헌에 따르면 시뮬레이션 최우법에 등장하는 중요추출함수와 베이지안 MCMC 기법에 등장하는 후보생성분포가 다소 혼동스럽게 사용되고 있는데 이 논문에서는 두 개념간의 본질적 차이를 명확하게 설명한다. 이에 덧붙여 이 논문은 확산과정 추정기법들을 각 특성에 따라 분류한다. 이러한 분류는 거의 모든 확산과정 추정기법들을 포괄한다. 이로부터 기존 확산과정 추정기법들간의 연관성 및 차이점을 체계적으로 이해하고, 향후 확산과정 추정기법 연구의 방향을 예측해 볼 수 있다. |
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핵심어 확산과정, 이산화 편의, 베이지안 MCMC 기법, 중요추출함수, 후보생성분포, 깁스추출법, 브리지 과정 |
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