Адаптивное прогнозирование негауссовского процесса Орнштейна-Уленбека

Autor:	Vyacheslav A. Vasiliev, Tatiana V. Dogadova
Rok vydání:	2018
Předmět:	адаптивное оптимальное прогнозирование symbols.namesake Computer Networks and Communications Gaussian symbols Орнштейна-Уленбека негауссовский процесс Ornstein–Uhlenbeck process Statistical physics усеченное оценивание параметров Computer Science Applications Information Systems Mathematics
Zdroj:	Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2018. № 43. С. 26-32 Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2018. 43. С. 26-32
ISSN:	1998-8605
DOI:	10.17223/19988605/43/3
Popis:	This paper proposes adaptive predictors of non-Gaussian Ornstein–Uhlenbeck process with unknown parameters. Predictors are based on the truncated parameter estimators. Asymptotic and non-asymptotic properties of the predictors are investigated. In particular, there is found the rate of convergence of the second moment of a prediction error to its minimum value. In addition, there is established an asymptotic optimality of the adaptive predictors in the sense of a special risk function. The structure of the risk function assumes the optimization of both the duration of observations and the prediction quality.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::391688d3f1ce9c2cb5029db7d854e34d https://doi.org/10.17223/19988605/43/3 Zobrazit plný text záznamu