光华管理学院商务统计与经济计量系博士生常晋源近期在国际统计学最顶级的学术期刊The Annals of Statistics上发表了题为On the approximate maximum likelihood estimation for diffusion processes 的论文（第一作者）。

The Annals of Statistics是由国际数理统计协会主编的刊物，旨在反映当代统计的许多方面的最高质量的研究论文发表。（http://imstat.org/aos/）

Diffusion process（扩散过程）在金融计量领域有着重要应用。很多金融产品的价格都可以用这类过程进行刻画，比如常见的Black-Scholes模型。但是基于这类模型的统计推断却比较困难，因为这类模型的转移密度函数通常没有显示表达，这就使得通常最有效的极大似然估计变得不再可能。在这种情况下，如何对模型进行统计推断具有重要意义。一个自然的想法是对其转移密度函数进行近似，然后从近似转移密度函数出发计算近似极大似然估计。这个想法已经运用于金融实际数据的分析中，但是其相关的理论结果并没有完全建立。这篇文章系统研究了近似极大似然估计的相合性与渐进正态性。在两种渐近准则下，我们给出了近似极大似然估计与真实极大似然估计具有相同极限分布的条件。与此同时，该文章还讨论了Fisher信息矩阵的近似以及其具有的渐近展开形式。所有的结果都为实际中近似极大似然估计的应用提供了可靠的理论支持。

常晋源于2009年进入光华管理学院商务统计与经济计量系学习，为硕博连读研究生，该文章是在其导师陈松蹊教授的指导下完成的。

编辑：知远