• Medientyp: Sonstige Veröffentlichung; E-Artikel
  • Titel: Drift estimation for a Lévy-driven Ornstein–Uhlenbeck process with heavy tails
  • Beteiligte: Gushchin, Alexander [Verfasser:in]; Pavlyukevich, Ilya [Verfasser:in]; Ritsch, Marian [Verfasser:in]
  • Erschienen: Digital Library Thüringen, 2020-10
  • Sprache: Englisch
  • DOI: https://doi.org/10.1007/s11203-020-09210-8
  • Schlagwörter: Local asymptotic mixed normality ; Asymptotic observed information ; 60J75 ; Maximum likelihood estimator ; 60F05 ; Lévy process ; ScholarlyArticle ; Ornstein–Uhlenbeck type process ; Heavy tails ; Regular variation ; 62M05 ; article
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: We consider the problem of estimation of the drift parameter of an ergodic Ornstein–Uhlenbeck type process driven by a Lévy process with heavy tails. The process is observed continuously on a long time interval [0, T ], T → ∞ \documentclass[12pt]{minimal} \usepackage{amsmath} \usepackage{wasysym} \usepackage{amsfonts} \usepackage{amssymb} \usepackage{amsbsy} \usepackage{mathrsfs} \usepackage{upgreek} \setlength{\oddsidemargin}{-69pt} \begin{document}$$T\rightarrow \infty $$\end{document} . We prove that the statistical model is locally asymptotic mixed normal and the maximum likelihood estimator is asymptotically efficient.
  • Zugangsstatus: Freier Zugang
  • Rechte-/Nutzungshinweise: Namensnennung (CC BY)