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高斯噪声下的解复合问题

统计理论 2007-11-06 v1 统计理论

摘要

假设随机过程 X=(Xt)t0X=(X_t)_{t\geq 0} 是一个复合泊松过程 Y=(Yt)t0Y=(Y_t)_{t\geq 0}(具有已知强度 λ\lambda 和未知跳跃幅度密度 ff)与一个独立的布朗运动 Z=(Zt)t0Z=(Z_t)_{t\geq 0} 之和,我们考虑从 XX 的低频观测中对 ff 进行非参数估计的问题。ff 的估计量是通过傅里叶逆变换和核平滑构造的。我们的主要结果讨论了所提出的估计量在固定点的渐近正态性。

关键词

引用

@article{arxiv.0711.0719,
  title  = {Decompounding under Gaussian noise},
  author = {Shota Gugushvili},
  journal= {arXiv preprint arXiv:0711.0719},
  year   = {2007}
}

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26 pages, 6 figures

R2 v1 2026-06-29T05:23:38.630Z