Геометрична рекурентність процесу неоднорідної гауссівської авторегресії
DOI:
https://doi.org/10.17721/1812-5409.2023/1.14Ключові слова:
гауссова авторегресія, неоднорідний ланцюг МарковаАнотація
У цій роботі досліджено гауссову авторегресію вигляду X_{n+1} = α_{n+1} X_n + W_{n+1} з неоднорідними в часі центрованими нормально розподіленими приростами W_n і коефіцієнтами стиску α_n. Отримано верхню межу для математичного сподівання експоненційного моменту першого повернення ланцюгу в компакт [−c; c] та верхню межу сподівання функції коефіцієнтів стиску від вказаного моменту.
Посилання
GOLOMOZIY, V. (2023) On geometric recurrence for time-inhomogeneous autoregression. In print, Modern Stochastics: Theory and Applications.
DOUC, R. et al. (2018) Markov Chains. Springer Nature Switzerland.
MEYN, S.P., TWEEDIE, R.L. (1993) Markov Chains and Stochastic Stability. Springer-Verlag London Limited.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Olga Moskanova
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, роботи яких публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:
- Автори зберігають авторські права та надають журналу право на першу публікацію роботи, яка одночасно ліцензується згідно із Creative Commons Attribution License, тобто надається дозвіл іншим ділитися роботою з визнанням авторства роботи та першої публікації в цьому журналі.
- Автори можуть укладати окремі додаткові угоди щодо невиключного розповсюдження опублікованої журналом версії роботи (наприклад, розмістити її у репозитарії наукової установи чи опублікувати у книзі) з підтвердженням її початкової публікації у цьому журналі.
- Дозволяється та заохочується розміщення своїх робіт в мережі Інтернет авторами (наприклад, у репозитаріях наукових установ або на особистих веб-сторінках) до та під час процесу подання, оскільки це може призвести до продуктивного обміну, а також до більш ранніх цитувань опублікованої роботи та їх більшої кількості (див. The Effect of Open Access).
