第二类分数Ornstein-Uhlenbeck过程中参数估计的偏差不等式与Cramér-型中偏差

本文利用多重Wiener-Ito积分的偏差不等式和中偏差结果,得到第二类分数Ornstein-Uhlenbeck(OU)过程漂移项系数最小二乘估计量的若干渐近性质,其中包括偏差不等式和Cramér-型的中偏差;同时,给出以上估计量自正则版本的渐近性质,并以此构造漂移项系数的置信区间估计和显著性检验中的拒绝域(第二类错误以指数速度趋于0).

非遍历α-Brown桥过程的偏差不等式与Cramér型中偏差

考虑如下非遍历α-Brown桥过程:dX_(t)=−α/T−t X_(t)dt+dW_(t),X0=0,t∈[0,T),其中,0<α<1/2,T∈(0,∞)固定,W={W_(t):t>0}是标准的Brown运动.本文利用渐近分析的技巧以及多重Wiener-Ito积分的偏差性质,研究二次泛函∫^(t)_(0)1/T-sX_(s)dW_(s)和∫^(t)_(0)1/(T-s)^(2)X^(2)_(s)ds的偏差不等式和Cramer型中偏差.作为应用,本文得到对数似然率过程和参数α极大似然估计量的(自正则化)Cramer型中偏差.

随机环境下两个上临界分支过程的参数比较

设(Z_(1,n))_(n≥0)和(Z_(2,n))_(n≥0)是两个在独立同分布随机环境下的上临界分支过程,并且其关键参数分别为μ1和μ2.容易知道,在适当条件下,1/nlnZ_(1,n)和1/mlnZ_(2,m)分别依概率收敛到μ1和μ2.该文旨在讨论两个上临界分支过程的关键参数之差μ1−μ2的估计问题,它可以被看作是一类双样本U统计量问题.我们得到了1/nlnZ_(1,n−1/m)lnZ_(2,m)的中心极限定理,非一致性Berry-Esseen估计和Cramér型中偏差.最后,作为应用部分,指出了以上的结果可用于关键参数置信区间的构造.