Vasicek 模型估计量的 Berry-Esséen 上界
统计理论
2022-05-31 v1 概率论
统计理论
摘要
本文研究了由一般高斯过程驱动的 Vasicek 模型中均值与漂移系数的矩估计量和最小二乘估计量的 Berry-Esséen 上界。在研究由分数布朗运动驱动的 Ornstein-Uhlenbeck (OU) 过程的参数估计问题时，常用方法主要由 Kim 和 Park 给出，他们给出了两个二重 Wiener-Itô 随机积分之比的分布与正态分布之间 Kolmogorov 距离的上界。本文的主要创新在于推广了上述比值过程，即分子与分母至多分别包含三重 Wiener-Itô 随机积分。据我们所知，上述估计量的分布与正态分布之间距离的上界是新颖的。
引用
@article{arxiv.2205.14632,
title = {The Berry-Ess\'{e}en Upper Bounds of Vasicek Model Estimators},
author = {Yong Chen and Yumin Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.14632},
year = {2022}
}
备注
20 pages