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分数布朗单的基于小波的估计:最小二乘与最大似然。 (英语) Zbl 1431.60040号

摘要:标度行为(或自相似性和长程依赖性)已在计算机、电信、水文和经济等众多领域进行了研究,可以用Hurst参数来表征。分数布朗表在多维信号尺度行为建模中起着重要作用。提出了分数布朗单的Hurst参数(H=(H_1,ldots,H_d))的基于小波的极大似然估计。它是渐近正态的,并从理论分析和数值模拟方面与前一篇文章中介绍的基于小波的最小二乘估计进行了比较。理论结果表明,所提出的估计量与加权等于可用小波系数个数的最小二乘估计量具有相同的渐近协方差,且两个估计量的收敛速度均为(O(1/sqrt{prod\nolimits{i=1}^dT_i})T_i\)是第(i\)维中的样本长度。仿真结果表明,与两步法实现的广义最小二乘估计相比,该估计在偏差和运行时间方面均优于最小二乘估计。

MSC公司:

60克22 分数过程,包括分数布朗运动
62M20型 随机过程推断和预测
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全文: 内政部

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