Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"Dexheimer, Niklas"'
The standard theory of optimal stopping is based on the idealised assumption that the underlying process is essentially known. In this paper, we drop this restriction and study data-driven optimal stopping for a general diffusion process, focusing on
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.05880
Autor:
Dexheimer, Niklas
We investigate nonparametric drift estimation for multidimensional jump diffusions based on continuous observations. The results are derived under anisotropic smoothness assumptions and the estimators' performance is measured in terms of the sup-norm
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2309.17306
Autor:
Dexheimer, Niklas, Strauch, Claudia
We investigate the problem of estimating the drift parameter of a high-dimensional L\'evy-driven Ornstein--Uhlenbeck process under sparsity constraints. It is shown that both Lasso and Slope estimators achieve the minimax optimal rate of convergence
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.07813
Autor:
Dexheimer, Niklas, Strauch, Claudia
We consider nonparametric invariant density and drift estimation for a class of multidimensional degenerate resp. hypoelliptic diffusion processes, so-called stochastic damping Hamiltonian systems or kinetic diffusions, under anisotropic smoothness a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.13190
Publikováno v:
Ann. Inst. Henri Poincar\'e Probab. Stat. 58 (2022), no. 4, 2029-2064
Up to now, the nonparametric analysis of multidimensional continuous-time Markov processes has focussed strongly on specific model choices, mostly related to symmetry of the semigroup. While this approach allows to study the performance of estimators
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.00308
Autor:
Dexheimer, Niklas, Strauch, Claudia
Publikováno v:
In Stochastic Processes and their Applications November 2022 153:321-362
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Dexheimer, Niklas
Publikováno v:
Dexheimer, N 2022, On statistical inference for selected multivariate stochastic processes of diffusion type . Aarhus Universitet .
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=pure_au_____::09784de5c5379f166a3ee0e571f28403
https://pure.au.dk/portal/da/publications/on-statistical-inference-for-selected-multivariate-stochastic-processes-of-diffusion-type(26c670ae-bf03-4044-af0e-b8e2056894ed).html
https://pure.au.dk/portal/da/publications/on-statistical-inference-for-selected-multivariate-stochastic-processes-of-diffusion-type(26c670ae-bf03-4044-af0e-b8e2056894ed).html