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上揭晓了题为“On the approximate maximum likelihood estimation for diffusion processes ”的论文（第一作者）。

Diffusion process(扩散历程)在金融计量领域有着主要应用。许多金融产品的价钱都可以用这类历程举行描绘
，好比常见的Black-Scholes模子。可是基于这类模子的统计推断却较量难题
，由于这类模子的转移密度函数通常没有显示表达
，这就使得通常最有用的极大似然预计变得不再可能。在这种情形下
，怎样对模子举行统计推断具有主要意义。一个自然地想法是对其转移密度函数举行近似
，然后从近似转移密度函数出发盘算近似极大似然预计。这个想法已经运用于金融知己数据的剖析中
，可是其相关的理论效果并没有完全建设。这篇文章系统研究了近似极大似然预计得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预计与真实极大似然预计具有相同极限漫衍的条件。于此同时
，该文章还讨论了Fisher信息矩阵的近似以及其具有的渐近睁开形式。所有的效果都为现实中近似极大似然预计的应用提供了可靠地理论支持。

The Annals of Statistics是由国际数理统计协会主编的刊物
，旨在反应今世统计的许多方面的最高质量的研究论文揭晓。主要重点是放在主要性和独创性。其网站为http://imstat.org/aos/

常晋源同砚于2009年进入伟易博治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。