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数学 > 统计理论

arXiv:2205.11092v1 (math)
[提交于 2022年5月23日 ]

标题: 从连续噪声数据中估计Hurst参数

标题: Estimation of the Hurst parameter from continuous noisy data

Authors:P. Chigansky, M.Kleptsyna
摘要: 本文解决了从连续时间噪声样本中估计分数布朗运动的Hurst指数的问题。 在考虑的设置下,只有当观测区间长度趋于无穷大或噪声强度趋于零时,才能进行一致估计。 主要结果是在这两种情况下模型的局部渐近正态性(LAN)的证明,这揭示了最优最小最大率。
摘要: This paper addresses the problem of estimating the Hurst exponent of the fractional Brownian motion from continuous time noisy sample. Consistent estimation in the setup under consideration is possible only if either the length of the observation interval increases to infinity or intensity of the noise decreases to zero. The main result is a proof of the Local Asymptotic Normality (LAN) of the model in these two regimes, which reveals the optimal minimax rates.
主题: 统计理论 (math.ST)
引用方式: arXiv:2205.11092 [math.ST]
  (或者 arXiv:2205.11092v1 [math.ST] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.11092
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Electronic Journal of Statistics 2023, Vol. 17, No. 2, 2343-2385
相关 DOI: https://doi.org/10.1214/23-EJS2156
链接到相关资源的 DOI

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来自: Pavel Chigansky [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2022 年 5 月 23 日 07:25:17 UTC (29 KB)
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