Super-efficient robust estimation in Lévy continuous time regression models from discrete data

Рассматривается задача непараметрического оценивания в модели непрерывной регрессии с негауссовским шумом Леви малой интенсивности. Задача оценивания изучается при условии, что наблюдения доступны только в дискретные моменты времени. На основе метода непараметрического оценивания строится новая процедура оценивания, для которой показано, что скорость сходимости до определенного логарифмического коэффициента равна параметрической, т.е. устанавливается свойство суперэффективности. Более того, в этом случае вычисляется константа Пинскера для соболевского класса с геометрически возрастающими коэффициентами, которая оказывается такой же, как и для случая полных наблюдений.