We study the nonparametric Nadaraya-Watson estimator of the drift function for ergodic stochastic processes driven by fractional Brownian motion of Hurst parameter H > 1/2. The estimator is based on the discretely observed stochastic processes. By using the ergodic properties and stochastic integral, we obtain the consistency of the proposed estimator.


翻译:我们研究非参数 Nadaraya-Watson 测量由赫斯特参数H > 1/2的分形布朗运动驱动的ERgodic 随机过程的漂移函数。 估计值以独立观察的随机过程为基础。 通过使用垂直特性和随机集成,我们获得了拟议估计值的一致性。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月14日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
24+阅读 · 2022年2月4日
VIP会员
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员