阿拉泽米,F。;杜伊西,S。;Es Sebaiy,Kh。 离散观测下混合分数Ornstein-Uhlenbeck过程漂移参数估计的Berry-Esseen界和ASCLT。(英语。俄语原件)。 (英语) Zbl 1441.62066号 理论问题。申请。 64,第3号,401-420(2019)和Teor。Veroyatn公司。Primen公司。64,第3期,502-525(2019年)。 利用Malliavin演算和Nourdin-Peccati分析研究了混合分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程漂移估计的渐近分布。本文还证明了估计量对((0,frac{3}{4}]\)中的所有(H\)都满足一个几乎确定的中心极限定理。还讨论了(0,1)中所有(H)估计量的Wasserstein距离的强相合性和Berry-Esseen界。审核人:加泰罗林·斯托安(克雷奥瓦) 引用于2文件 MSC公司: 62F03型 参数假设检验 10层62层 点估计 60F05型 中心极限和其他弱定理 60克22 分数过程,包括分数布朗运动 关键词:参数估计;混合Ornstein-Uhlenbeck工艺;中心极限定理;Nourdin-Peccati分析;几乎确定中心极限定理 软件:尤玛 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Alazemi}等人,理论问题。申请。64,第3号,401-420(2019;Zbl 1441.62066) 全文: 内政部 参考文献: [1] E.Azmoodeh和J.I.Morlanes,第二类分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程的漂移参数估计《统计学》,49(2015),第1-18页·Zbl 1369.62210号 [2] E.Azmoodeh和L.Viitasaari,基于第二类分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程离散观测的参数估计,统计推断Stoch。工艺。,18(2015),第205-227页·Zbl 1325.60051号 [3] R.Belfadli、K.Es-Sebaiy和Y.Oukine,FOU过程的参数估计:非遍历情况《前沿科学》。国际工程。J.,1(2011),第41-56页。 [4] B.Bercu、I.Nourdin和M.S.Taqqu,Wiener空间上的几乎处处中心极限定理,随机过程。申请。,120(2010),第1607-1628页·Zbl 1219.60020号 [5] A.Brouste和S.M.Iacus,离散观测分数Ornstein-Uhlenbeck过程和Yuima R包的参数估计,计算。统计人员。,28(2013),第1529-1547页·Zbl 1306.65034号 [6] C.Cai和W.Xiao,混合分数布朗运动的随机积分与混合分数Ornstein-Uhlenbeck过程的漂移估计,预印本,arXiv:,2018年。 [7] P.Ceínac和K.Es-Sebaiy,分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程随机比的几乎处处中心极限定理及其在LSE中的应用,Probab。数学。统计人员。,35(2015),第285-300页·Zbl 1333.60048号 [8] P.切里迪托,混合分数布朗运动,伯努利,7(2001),第913-934页·Zbl 1005.60053号 [9] P.Cheridito、H.Kawaguchi和M.Maejima,分数Ornstein-Uhlenbeck过程,电子。J.Probab.等人。,8 (2003), 3. ·Zbl 1065.60033号 [10] P.Chigansky和M.Kleptsyna,混合分数Ornstein-Uhlenbeck过程的统计分析,理论问题。申请。,63(2019年),第408-425页·Zbl 1411.62053号 [11] S.Douissi、K.Es-Sebaiy和F.G.Viens,一般高斯过程参数估计的Berry-Esseen界,ALEA Lat.Am.J.Probab。数学。《统计》,第16卷(2019年),第633-664页·Zbl 1423.60041号 [12] M.El Machkouri、K.Es-Sebaiy和Y.Oukine,高斯过程驱动的非遍历Ornstein-Uhlenbeck过程的最小二乘估计,J.韩国统计学家。Soc.,45(2016),第329-341页·Zbl 1342.62024号 [13] B.El Onsy、K.Es-Sebaiy和C.A.Tudor,第二类非遍历分数Ornstein-Uhlenbeck过程的统计分析、Commun。斯托克。分析。,11(2017),第119-136页。 [14] B.El Onsy、K.Es-Sebaiy和F.G.Viens,长记忆噪声下部分观测Ornstein-Uhlenbeck过程的参数估计《随机学》,89(2017),第431-468页·Zbl 1422.62275号 [15] K.Es-Sebaiy和F.Viens,平稳高斯过程参数估计的最优速率,随机过程。申请。,129(2019),第3018-3054页·Zbl 1422.60031号 [16] Y.Hu和D.Nualart,分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程的参数估计,统计。普罗巴伯。莱特。,80(2010年),第1030-1038页·Zbl 1187.62137号 [17] 胡彦宏、宋俊华,离散观测下分数Ornstein-Uhlenbeck过程的参数估计,摘自《马利亚文微积分与随机分析》,Springer Proc。数学。Stat.34,Springer,纽约,2013年,第427-442页·兹比尔1268.62100 [18] P.E.Kloeden和A.Neuenkirch,随机微分方程近似格式的路径收敛性,LMS J.计算。数学。,10(2007年),第235-253页·Zbl 1223.60051号 [19] A.Neuenkirch和S.Tindel,加性分数阶噪声随机微分方程参数估计的最小二乘法,统计推断Stoch。工艺。,17(2014),第99-120页·Zbl 1333.62199号 [20] L.Neufcourt和F.G.Viens,平稳高斯序列变化的三阶矩定理和精确渐近性,ALEA Lat.Am.J.Probab。数学。Stat.,13(2016),第239-264页·Zbl 1337.60023号 [21] I.诺尔丁和G.佩卡蒂,Malliavin微积分的正规逼近:从Stein方法到普适性,剑桥数学系。192,剑桥大学出版社,剑桥,2012年·Zbl 1266.60001号 [22] I.Nourdin和G.Peccati,最优四阶矩定理,程序。阿默尔。数学。Soc.,143(2015),第3123-3133页·Zbl 1317.60021号 [23] D.Nualart,Malliavin微积分及相关主题第二版,Probab。申请。(纽约),Springer-Verlag,柏林,2006年·Zbl 1099.60003号 [24] D.Nualart和G.Peccati,多重随机积分序列的中心极限定理、Ann.Probab.、。,33(2005),第177-193页·邮编1097.60007 [25] L.C.Young,与Stieltjes积分相关的Hoölder型不等式,数学学报。,67(1936),第251-282页·JFM 62.0250.02标准 [26] Zili先生,关于混合分数布朗运动,J.应用。数学。斯托克。分析。,2006 (2006), 32435. ·Zbl 1147.60313号 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。