,
(蚌埠學(xué)院理學(xué)院,安徽 蚌埠 233000)
經(jīng)典Ornstein-Uhlenbeck 過(guò)程(以下簡(jiǎn)稱(chēng)O-U過(guò)程)的特點(diǎn)是經(jīng)一段時(shí)間的演化后會(huì)回歸到長(zhǎng)期均衡水平,這個(gè)特點(diǎn)被人們稱(chēng)為均值回復(fù).正因?yàn)檫@個(gè)特點(diǎn)使得O-U過(guò)程在物理、金融等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用[1-2]. 近些年來(lái),關(guān)于O-U過(guò)程漂移項(xiàng)未知參數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷問(wèn)題已被很多學(xué)者深入研究[3-8]. 這些文獻(xiàn)大多假定O-U過(guò)程帶有常數(shù)回歸水平且過(guò)程是遍歷的。然而,實(shí)際問(wèn)題中有些數(shù)據(jù)含有季節(jié)因素或長(zhǎng)期趨勢(shì),此時(shí)僅帶有常數(shù)均值水平的O-U過(guò)程就不能用來(lái)擬合這些數(shù)據(jù)了. 因此,Bishwal[9],Dehling等人[10], Franke和Kott[11]考慮一類(lèi)推廣的O-U過(guò)程,其漂移項(xiàng)帶有時(shí)間函數(shù).本文要研究的正是這類(lèi)均值回復(fù)過(guò)程,還進(jìn)一步假定漂移項(xiàng)中的時(shí)間函數(shù)是周期函數(shù),并稱(chēng)此類(lèi)均值回復(fù)過(guò)程為周期均值回復(fù)過(guò)程. 到目前為止,國(guó)內(nèi)外關(guān)于周期均值回復(fù)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)推斷的研究文獻(xiàn)非常少,Dehling等人在文獻(xiàn)[10]中構(gòu)造了一個(gè)周期均值回復(fù)過(guò)程未知參數(shù)的極大似然估計(jì)量,并證明了該極大似然估計(jì)量具有強(qiáng)相合性和漸近正態(tài)性.基于連續(xù)樣本軌道,本文構(gòu)造了一類(lèi)周期均值回復(fù)過(guò)程未知參數(shù)的最小二乘估計(jì)量,該估計(jì)量與文[10]中極大似然估計(jì)量相比,構(gòu)造時(shí)無(wú)需附加一些條件.還論證了此最小二乘估計(jì)量具有強(qiáng)相合性;估計(jì)誤差的漸近分布研究是隨機(jī)微分方程參數(shù)估計(jì)問(wèn)題的一大難點(diǎn),借助一個(gè)中心極限定理[14-15]證明了估計(jì)誤差的漸近正態(tài)性,該證明比文獻(xiàn)[10]中的證明簡(jiǎn)單.
假設(shè)(Ω,F,Ρ)是一個(gè)完備的概率空間,B是定義在該空間上的標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng).主要考慮一類(lèi)周期均值回復(fù)過(guò)程{Xt,t≥0}滿(mǎn)足如下的隨機(jī)微分方程:
dXt=(F(t)-βXt)dt+dBt,t≥0
(1)
為了估計(jì)方程(1)中的未知參數(shù),需對(duì)方程(1)作如下假設(shè):
(A1)設(shè)L(θ,t,Xt)=F(t)-βXt,L(θ,t,Xt)滿(mǎn)足全局Lipschitz條件和線(xiàn)性增長(zhǎng)條件.
(A2)設(shè)θ0=(α1,α2,…,αm,β)*,α1,α2,…,αm,β是參數(shù)的真實(shí)值.
(A3)設(shè)f1(t),f2(t),…fm(t)在實(shí)數(shù)集R的緊區(qū)間上是有界的.
(A4)設(shè)f1(t),f2(t),…fm(t)具有同周期l的周期函數(shù),即fi(t+l)=fi(t).
其中假設(shè)(A2)中的(·)*表示一個(gè)向量的轉(zhuǎn)置.
為了計(jì)算的方便,假定樣本數(shù)據(jù)的觀測(cè)時(shí)間長(zhǎng)度T是周期l的整數(shù)倍即T=Nl,N是整數(shù).而且不失一般性,令周期l等于1. 接下來(lái),在上述假設(shè)基礎(chǔ)上來(lái)構(gòu)造方程(1)中未知參數(shù)的最小二乘估計(jì)量并討論其相關(guān)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì).
設(shè)隨機(jī)過(guò)程{Xt,t≥0}在[0,T]上能被連續(xù)觀測(cè),引入下面的比較函數(shù):
(2)
(3)
其中
上面的線(xiàn)性方程組可簡(jiǎn)寫(xiě)成:
因條件(A4)和(A5)成立,則GT=TIm. 再由線(xiàn)性方程組求解知
命題1.1得證.
注1.1 一般情況下,矩陣PT不一定是可逆的,但當(dāng)觀測(cè)時(shí)間T足夠大時(shí)PT是可逆的.并且矩陣PT的逆可通過(guò)分塊矩陣求逆的方法得到,詳細(xì)求逆過(guò)程可參見(jiàn)文獻(xiàn)[10].矩陣PT的逆可表達(dá)為:
Xt=e-βtx0+g(t)+Z(t)
(4)
其中
(5)
引理2.1[10]定義在C[0,1]上的隨機(jī)變量序列
(6)
是平穩(wěn)的、遍歷的.
引理2.2[10]當(dāng)t→∞,則有
(7)
現(xiàn)應(yīng)用方程(1),可將式(3)重寫(xiě)可得到命題2.1.
命題2.1 如果{Xt,0≤t≤T}的樣本軌道能被連續(xù)觀測(cè),且條件(A4)和(A5)成立,則有
(8)
證明: 事實(shí)上,根據(jù)方程(1)知
親愛(ài)的同學(xué)們,大家好!這一期的“我是小編輯”活動(dòng)組來(lái)到了安徽省合肥市肥東縣光彩希望小學(xué),讓我們來(lái)看看嚴(yán)冬老師和他的學(xué)生們帶來(lái)的作品吧!
則有
和
那么矩陣QT可寫(xiě)成:
其中
命題2.1得證.
命題2.2 如果{Xt,0≤t≤T}的樣本軌道能被連續(xù)觀測(cè)且條件(A4)和(A5)成立,則當(dāng)T→∞.
對(duì)于,命題2.2的證明,需應(yīng)用一個(gè)多重隨機(jī)積分中心定理即引理2.3,這個(gè)引理的詳細(xì)證明參見(jiàn)文獻(xiàn)[14]或[15].
引理2.3 設(shè)Ip(fT),T≥0是一列p(p≥2)階重積分,滿(mǎn)足
則下面兩個(gè)斷言等價(jià):
(ⅰ)當(dāng)T→∞時(shí),Ip(fT)依分布收斂于N(0,σ2).
命題2.2的證明:因?yàn)?/p>
由式(4)知,
(9)
式 (9)等號(hào)的右邊第一項(xiàng)將依概率收斂于0,因?yàn)楫?dāng)T趨向于無(wú)窮大時(shí),
式(9)等號(hào)的右邊第二項(xiàng)是一個(gè)正態(tài)隨機(jī)變量,其均值為0,方差等于
根據(jù)文獻(xiàn)[12]的定理9.2.8,得到
另外,由注2.2知
至此,命題2.2得證.
定理1.2的證明:根據(jù)命題2.1知
針對(duì)一類(lèi)周期均值回復(fù)過(guò)程的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題,假定樣本軌道是連續(xù)觀測(cè)的,構(gòu)造了漂移項(xiàng)中未知參數(shù)的最小二乘估計(jì)量并討論了該估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì),研究表明該最小二乘估計(jì)量具有強(qiáng)相合性和漸近正態(tài)性.
參考文獻(xiàn):
[1] 梁曉青,郭軍義. 均值回歸模型下最優(yōu)人壽保險(xiǎn)的購(gòu)買(mǎi)和投資消費(fèi)問(wèn)題[J].中國(guó)科學(xué):數(shù)學(xué), 2015, 45(5):623-638.
[2] Geman H. Commodities and Commodity Derivatives[M]. Wiley, Chichester, 2005.
[3] Kutoyants Yu A. Statistical Inference for Ergodic Diffusion Process[M]. Spring-Verlag, London,Berlin, Heidelberg, 2004.
[4] Shimizu Y. Notes on Drift Estimation for Certain Non-recurrent Diffusion Processes from Sampled Data[J]. Stat.Probab.lett., 2009,79(20):2200-2207.
[5] 王銀鳳. Ornstein-Uhlenbeck 型過(guò)程的統(tǒng)計(jì)推斷和模型選擇[D]. 上海: 復(fù)旦大學(xué), 2013.
[6] 謝忱. 帶線(xiàn)性漂移項(xiàng)Ornstein-Uhlenbeck 過(guò)程中軌道濾波估計(jì)量的漸近性質(zhì)[D]. 南京:南京航天航空大學(xué), 2016.
[7] HU Yao-zhong. D Nualart. Parameter Estimation for Fractional Ornstein-Uhlenbeck Process[J].Stat.Prob.Lett.2010(20):1030-1038.
[8] HU Yao-zhong, SONG Jian. Parameter Estimation for Fractional Ornstein-Uhlenbeck Processes with Discrete Observations[J]. Malliavin Calculus and Stochastic Analysis 2013,34(12):427-442.
[9] Bishwal J P. Parameter Estimation in Stochastic Differential Equations[M]. Springer-verlag, Berlin, 2008.24(24):83-94.
[10] Dehling H, Franke B, kott T. Drift Estimation for a Periodic Mean Reversion Process[J]. Stat Inference. Stoch. Process, 2010,13(3):175-192.
[11] Franke B, Kott T. Parameter Estimation for the Drift of a Time-inhomogeneous Jump Diffusion Process[J]. Statistica Neerlandica, 2013,67(2):145-168.
[12] Kuo H H. Introduction to Stochastic Integrals[M]. Springer-Verlag, New York, 2006.
[13] MAO Xue-rong. Stochastic Differential Equations and Applications[M]. second Edition, Horwood Publishing Chichester, UK, 2007.
[14] Nulart D, Ortiz-Latorre S. Central Limit Theorems for Multiple Stochastic Integrals and Malliavin Calculus[J]. Stochastic Process Appl., 2007,118(4):614-628.
[15] Nulart D, Peccati G. Central Limit Theorems for Sequences of Multiple Stochastic Integrals[J]. Ann.Probab., 2005,33(1):177-193.