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博扬·巴士拉克;约翰·塞格斯

规则变化的多变量时间序列。 （英语） Zbl 1161.60319号

随机过程应用。 119，第4期，1055-1080（2009）; 勘误表同上，121，第4号，896-898（2011）。
摘要：平稳、多元时间序列的极值可能会在坐标和时间上表现出相关性。本文的目的是提供一种新的、潜在有用的工具，称为尾部过程，用于描述和建模这些极端。关键性质是以下事实：尾过程的存在等价于原始过程的有限割的多元正则变化。利用尾过程的某些显著性质，对极值点过程的已知结果进行了新的解释。该理论很容易应用于随机系数矩阵的随机自回归过程的平稳解，一个有趣的特例是最近提出的因子GARCH模型。在这类模型中，尾部过程的分布是通过分析方法和一种新的采样算法相结合来计算的。

引用于7评论
引用于103文件

MSC公司：

60G70型 极值理论；极值随机过程
60F05型 中心极限和其他弱定理
60亿10 平稳随机过程
60G55型 点过程（例如，泊松、考克斯、霍克斯过程）

关键词：

自回归过程;极值簇;极值指数;因子GARCH模型;沉重的尾巴;混合;多元正则变分;点过程;稳定随机向量;平稳时间序列;随机递推方程;尾部处理;模糊收敛;弱收敛
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.Basrak}和\textit{J.Segers}，随机过程应用。119，第4号，1055--1080（2009；Zbl 1161.60319）
全文： 内政部 arXiv公司

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