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数学 > 概率

arXiv:2504.02482 (math)
[提交于 2025年4月3日 ]

标题: 关于分数Ornstein-Uhlenbeck模型矩估计的Berry-Esseen界:固定步长离散观测情形

标题: Berry-Esseen bound for the Moment Estimation of the fractional Ornstein-Uhlenbeck model under fixed step size discrete observations

Authors:Zheng Tang, Ying Li, Haili Yang, Hua Yi, Yong Chen
摘要: 设由分数布朗运动 $B^H$ 驱动的Ornstein-Uhlenbeck过程 $\{X_t,\,t\geq 0\}$,由 $d X_t=-\theta X_t dt+ d B_t^H,\, X_0=0$ 描述且具有已知参数 $H\in (0,\frac34)$,在离散时间点 $t_k=kh, k=1,2,\dots, n $ 被观测到。 如果 $\theta>0$ 且步长 $h>0$ 被任意固定时,我们推导出行之有效的Berry-Esséen界,用于遍历型估计量(或称矩估计量)$\hat{\theta}_n$,即 $\sqrt{n}(\hat{\theta}_n-\theta)$ 的分布与它的极限分布之间的Kolmogorov距离由一个常数 $C_{\theta, H,h}$ 倍的 $n^{-\frac12}$ 和 $ n^{4H-3}$ 所限制,当 $H\in (0,\,\frac58]$ 和 $H\in (\frac58,\,\frac34)$ 分别成立时。 这一结果极大地改进了文献中之前的结果,其中$h$被迫取零。 此外,我们将 Berry-Esseen 界扩展到了由大量高斯噪声(如次双分数布朗运动等)驱动的 Ornstein-Uhlenbeck 模型。 本文的一些想法来源于 Haress 和 Hu (2021),Sottinen 和 Viitasaari (2018),以及 Chen 和 Zhou (2021)。
摘要: Let the Ornstein-Uhlenbeck process $\{X_t,\,t\geq 0\}$ driven by a fractional Brownian motion $B^H$ described by $d X_t=-\theta X_t dt+ d B_t^H,\, X_0=0$ with known parameter $H\in (0,\frac34)$ be observed at discrete time instants $t_k=kh, k=1,2,\dots, n $. If $\theta>0$ and if the step size $h>0$ is arbitrarily fixed, we derive Berry-Ess\'{e}en bound for the ergodic type estimator (or say the moment estimator) $\hat{\theta}_n$, i.e., the Kolmogorov distance between the distribution of $\sqrt{n}(\hat{\theta}_n-\theta)$ and its limit distribution is bounded by a constant $C_{\theta, H,h}$ times $n^{-\frac12}$ and $ n^{4H-3}$ when $H\in (0,\,\frac58]$ and $H\in (\frac58,\,\frac34)$, respectively. This result greatly improve the previous result in literature where $h$ is forced to go zero. Moreover, we extend the Berry-Esseen bound to the Ornstein-Uhlenbeck model driven by a lot of Gaussian noises such as the sub-bifractional Brownian motion and others. A few ideas of the present paper come from Haress and Hu (2021), Sottinen and Viitasaari (2018), and Chen and Zhou (2021).
主题: 概率 (math.PR)
引用方式: arXiv:2504.02482 [math.PR]
  (或者 arXiv:2504.02482v1 [math.PR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.02482
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Ying Li [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 4 月 3 日 11:01:35 UTC (27 KB)
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