参数估值英文解释翻译、参数估值的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 parameter estimation

parameter
【计】 argument
【医】 parameter
【经】 parameter

【化】 estimation

在汉英词典框架下，"参数估值"对应的英文术语为"parameter estimation"，指通过观测数据推断统计模型未知参数的过程。该概念的核心在于基于概率分布理论，利用样本信息对总体特征进行量化推测，常见于统计学、机器学习和工程建模领域。

从学科交叉视角看，参数估值包含两类主要方法：

频率学派方法：以最大似然估计（MLE）为代表，数学表达式为$hat{theta}{MLE} = argmax{theta} L(theta;x)$，其中$L$表示似然函数
贝叶斯方法：采用后验分布$p(theta|X) propto p(X|theta)p(theta)$进行推断，需先验分布$p(theta)$支持

该技术的应用价值体现在：

根据《统计推断原理》（Springer出版）的论述，参数估值的准确性受样本量、模型设定误差和算法收敛性三重影响。实际应用中需配合假设检验方法验证估计量的显著性水平，避免过拟合问题。

参数估值是指在建立数学模型或金融估值模型时，对模型中关键参数的估计和确定过程。这些参数直接影响模型的输出结果，例如资产价值、企业价值或风险预测等。以下是具体解释：

参数估值是模型构建的核心环节，需基于历史数据、市场规律或统计方法，对模型中无法直接观测的变量进行合理赋值。例如：

企业估值：如自由现金流折现模型（DCF）需预估未来现金流增长率（G）和折现率（R），公式为： $$ text{企业价值} = sum_{t=1}^{3} frac{F_t}{(1+R)^t} + frac{F_4}{(R-G)(1+R)} $$
股票估值：市盈率（PE）模型中需确定合理市盈率区间，结合每股收益（EPS）计算股价。
风险管理：在期权定价模型（如Black-Scholes）中，波动率参数的估值直接影响期权价格。

以DCF模型为例，若预估某公司未来5年自由现金流年均增长率为8%，折现率为10%，则需通过参数估值验证这些假设是否合理，例如参考行业平均增长率或企业历史表现。

参数估值是连接理论与实际的关键步骤，需综合数据分析与专业判断。不同模型对参数的依赖程度不同，选择适当方法并验证参数合理性是提高估值准确性的核心。