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斯特凡·奥尔巴赫；福尔克，迈克尔；马丁·霍夫曼

关于最大稳定过程和泛函范数。 （英语） Zbl 1295.60067号

极端 16，第3期，255-283（2013）.
这项工作为随机过程的极值理论（函数EVT）提供了丰富而精细的发展。与随机过程相关的极值行为研究所需的复杂数学设置由L.de Haan先生【《概率年鉴》第12卷，1194年至1204年（1984年；Zbl 0597.60050号)]. 该主题在现代演讲中由L.de Haan先生和A.费雷拉[极值理论.导论.纽约，NY:Springer（2006；Zbl 1101.62002号)].
本文在紧区间上连续函数空间中引入了一个适当的极值理论框架。函数空间上的一个特定范数（称为\（D\）-范数）有助于理解和刻画\（[0,1]\）上的连续最大稳定过程。在此背景下，引入并分析了随机过程的一种吸引函数域。请注意，这个新概念比基于收敛性的通常概念更通用。作者还提到了所谓的逗留时间变换，并比较了函数空间上的几种收敛类型。相关示例（如泛函广义Pareto分布）有助于本文所开发理论的极好一致性。
审核人：尤根·帕尔塔纳（布拉什科夫）

引用于1审查
引用于15文件

MSC公司：

60G70型 极值理论；极值随机过程
60B10型 概率测度的收敛性

关键词：

最大稳定过程；函数\（D\）-范数；吸引功能域；copula过程；广义帕累托过程；高桥定理；逗留时代转型

引文：

Zbl 0597.60050号；Zbl 1101.62002号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Aulbach}等人，Extremes 16，No.3，255--283（2013；Zbl 1295.60067）
全文： 内政部 arXiv公司

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