蒂坎梅基,海基;尤利亚·米苏拉 分数维过程是紧区间积分变换的结果。 (英语) 兹比尔1239.60029 随机分析。申请。 29,第6号,1081-1101(2011). 众所周知,分数布朗运动(fBm)可以表示为确定性核对无限区间或紧致区间上普通布朗运动的积分。在第一种情况下,使用Mandelbrot-Van-Ness内核,在第二种情况下使用Mochan-Golosov内核。在以往的工作中,分数Lévy过程(fLp)是通过对一般Lév y过程的无穷区间核进行积分来定义的,在本文中,作者使用紧致区间表示来定义分数fLp。本文的主要结果(定理3.2)表明,在小力矩条件下,布朗运动是上述两个分式过程重合(分布上)的唯一Lévy过程。此外,作者给出了不同分式Lévy过程之间的关系,并分析了这些过程的一些性质。一个(几何)混合布朗运动和fLp模型的无轨道结果完成了本文。fLp部分可用于建模金融市场中的冲击,由于fLp与fBms具有相同的协方差结构,因此可以建模长期依赖性。审核人:亚历山大·施努尔(多特蒙德) 引用于16文件 MSC公司: 60G22型 分数过程,包括分数布朗运动 60G51型 具有独立增量的过程;Lévy过程 关键词:分式Lévy过程;分数布朗运动的积分表示;Mandelbrot-Van-Ness变换;Molchan-Golosov变换;长程依赖性;维纳积分;无套利模型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Tikanmäki}和textit{Y.Mishura},《随机分析》。申请。29,第6号,1081--1101(2011;Zbl 1239.60029) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] 内政部:10.3150/bj/1082380223·Zbl 1062.60052号 ·doi:10.3150/bj/1082380223 [2] 内政部:10.3150/bj/1165269152·Zbl 1126.60038号 ·doi:10.3150/bj/11165269152 [3] 内政部:10.1239/jap/1253279842·Zbl 1188.91239号 ·doi:10.1239/jap/1253279842 [4] Samorodnitsky G.,稳定非高斯随机过程(1994)·Zbl 0925.60027号 [5] Jost,C.2007年。Volterra Gaussian过程的积分变换,赫尔辛基大学博士论文·Zbl 1129.60037号 [6] Nualart D.,《Malliavin微积分及相关主题》(2006年)·Zbl 1099.60003号 [7] Kyprianou A.E.,关于Lévy过程波动及其应用的介绍性讲座(2006年)·Zbl 1104.60001号 [8] Sato K.-I,Lévy过程和无限可除分布(1999)·Zbl 0973.60001号 [9] 内政部:10.3150/07-BEJ115·Zbl 1173.60017号 ·doi:10.3150/07-BEJ115 [10] 内政部:10.1007/BF00339998·Zbl 0659.60078号 ·doi:10.1007/BF00339998 [11] 内政部:10.1007/978-1-4612-0949-2·数字对象标识代码:10.1007/978-1-4612-0949-2 [12] 内政部:10.1016/0304-4149(89)90067-7·Zbl 0715.60051号 ·doi:10.1016/0304-4149(89)90067-7 [13] DOI:10.1007/978-3-642-55682-1·Zbl 1014.60004号 ·doi:10.1007/978-3-642-55682-1 [14] DOI:10.1216/JIE-2008-20-1-93·兹比尔1147.60024 ·doi:10.1216/JIE-2008-20-1-93 [15] Sottinen,T.2003年。金融与排队中的分数布朗运动。赫尔辛基大学博士论文。 [16] DOI:10.1007/s00780-008-0074-8·Zbl 1199.91170号 ·doi:10.1007/s00780-008-0074-8 [17] 内政部:10.1239/jap/1285335401·Zbl 1216.60047号 ·doi:10.1239/jap/1285335401 [18] DOI:10.1007/978-3-540-75873-0·Zbl 1138.60006号 ·doi:10.1007/978-3-540-75873-0 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。