Теория вероятностей и ее применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Теория вероятн. и ее примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Теория вероятностей и ее применения, 2019, том 64, выпуск 3, страницы 502–525
DOI: https://doi.org/10.4213/tvp5238 (Mi tvp5238) 		 
Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Berry–Esseen bounds and ASCLTs for drift parameter estimator of mixed fractional Ornstein–Uhlenbeck process with discrete observations

F. Alazemia, S. Douissib, Kh. Es-Sebaiya

a Department of Mathematics, Faculty of Science, Kuwait University, Kuwait
b Faculty of Sciences Semlalia, Cadi Ayyad University, Marrakesh, Morocco
PDF полного текста (559 kB) Список цитирования (2)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.4213/tvp5238
Аннотация: Рассматривается задача оценивания сноса смешанного процесса Орнштейна–Уленбека на основе наблюдений в фиксированные дискретные моменты времени. С использованием исчисления Маллявена и недавнего анализа Нурдина–Пеккати исследуется асимптотическое поведение оценки. Более точно, изучаются сильная состоятельность и асимптотическое распределение оценки; установлена также скорость ее сходимости по распределению для всех $H\in(0,1)$. Более того, доказано, что в случае $H\in(0,3/4]$ оценка удовлетворяет центральной предельной теореме для сходимости почти наверное.
Ключевые слова: оценка параметра, смешанный процесс Орнштейна–Уленбека, центральная предельная теорема, анализ Нурдина–Пеккати, центральная предельная теорема для сходимости почти наверное.
Поступила в редакцию: 25.06.2018
Исправленный вариант: 14.02.2019
Англоязычная версия:
Theory of Probability and its Applications, 2019, Volume 64, Issue 3, Pages 401–420
DOI: https://doi.org/10.1137/S0040585X97T98957X
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: F. Alazemi, S. Douissi, Kh. Es-Sebaiy, “Berry–Esseen bounds and ASCLTs for drift parameter estimator of mixed fractional Ornstein–Uhlenbeck process with discrete observations”, Теория вероятн. и ее примен., 64:3 (2019), 502–525; Theory Probab. Appl., 64:3 (2019), 401–420
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{AlaDouEs-19}
\by F.~Alazemi, S.~Douissi, Kh.~Es-Sebaiy
\paper Berry--Esseen bounds and ASCLTs for drift parameter estimator of mixed fractional Ornstein--Uhlenbeck process with discrete observations
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 2019
\vol 64
\issue 3
\pages 502--525
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp5238}
\crossref{https://doi.org/10.4213/tvp5238}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=3988271}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:07122185}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=38590355}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 2019
\vol 64
\issue 3
\pages 401--420
\crossref{https://doi.org/10.1137/S0040585X97T98957X}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000492370500005}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85074372077}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp5238
  • https://doi.org/10.4213/tvp5238
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp/v64/i3/p502
    • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Теория вероятностей и ее применения Theory of Probability and its Applications
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:315
    PDF полного текста:36
    Список литературы:49
    Первая страница:32
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024