RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Подписка
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Теория вероятн. и ее примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Теория вероятн. и ее примен., 2018, том 63, выпуск 1, страницы 186–190 (Mi tvp5158)  

Краткие сообщения

Моделирование и подгонка временных рядов с тяжелыми хвостами распределений и сильной временной зависимостью посредством гауссовских рядов

А. Е. Мазур

Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, механико-математический факультет, Москва, Россия

Аннотация: В модели гауссовского копульного временного ряда с хвостами одномерных распределений, принадлежащих области максимального притяжения Фреше, и гауссовским описанием зависимости [1], построена оценка для копулы, т.е. нелинейного преобразования, переводящего гауссовские величины в величины из области максимального притяжения Фреше. Это дает возможность статистического анализа временных рядов данных, предположительно имеющих тяжелые хвосты, с использованием техники асимптотического анализа гауссовских последовательностей. Доказана состоятельность и асимптотическая нормальность этой оценки.

Ключевые слова: гауссовская последовательность, область максимального притяжения Фреше, эмпирическая квантильная функция.

DOI: https://doi.org/10.4213/tvp5158

Полный текст: PDF файл (386 kB)
Первая страница: PDF файл
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Theory of Probability and its Applications, 2018, 63:1, 151–154

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 10.10.2017
Исправленный вариант: 19.10.2017
Принята в печать:23.10.2017

Образец цитирования: А. Е. Мазур, “Моделирование и подгонка временных рядов с тяжелыми хвостами распределений и сильной временной зависимостью посредством гауссовских рядов”, Теория вероятн. и ее примен., 63:1 (2018), 186–190; Theory Probab. Appl., 63:1 (2018), 151–154

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Maz18}
\by А.~Е.~Мазур
\paper Моделирование и подгонка временных рядов с~тяжелыми хвостами распределений и сильной временной зависимостью посредством гауссовских рядов
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 2018
\vol 63
\issue 1
\pages 186--190
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp5158}
\crossref{https://doi.org/10.4213/tvp5158}
\elib{http://elibrary.ru/item.asp?id=32428157}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 2018
\vol 63
\issue 1
\pages 151--154
\crossref{https://doi.org/10.1137/S0040585X97T988964}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=000448195400009}
\scopus{http://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85064714017}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/tvp5158
  • https://doi.org/10.4213/tvp5158
  • http://mi.mathnet.ru/rus/tvp/v63/i1/p186

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Теория вероятностей и ее применения Theory of Probability and its Applications
    Просмотров:
    Эта страница:177
    Литература:21
    Первая стр.:24
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020