基于离散观测的扩散过程结构方程模型的拟贝叶斯信息准则
QBIC of SEM for diffusion processes from discrete observations
AI总结：
本文针对含潜在变量的扩散过程结构方程模型，基于边际拟对数似然渐近展开提出两类拟贝叶斯信息准则，证明其模型选择一致性并通过数值实验验证有限样本表现。
摘要：
我们研究具有潜在变量的扩散过程结构方程建模（SEM）中的模型选择问题。基于边际拟对数似然的渐近展开，我们提出了两种类型的SEM拟贝叶斯信息准则。结果表明，这些信息准则具有模型选择一致性。此外，我们通过数值实验检验了所提信息准则的有限样本性能。
英文摘要：
We deal with a model selection problem for structural equation modeling (SEM) with latent variables for diffusion processes. Based on the asymptotic expansion of the marginal quasi-log likelihood, we propose two types of quasi-Bayesian information criteria of the SEM. It is shown that the information criteria have model selection consistency. Furthermore, we examine the finite-sample performance of the proposed information criteria by numerical experiments.
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