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Dissertation

Autor(en): Markus Reiß
Titel: Nonparametric estimation for stochastic delay differential equations
Gutachter: Dominique Picard; Michael Scheutzow; Uwe Küchler
Erscheinungsdatum: 13.02.2002
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10017162)
Fachgebiet(e): Mathematik
Schlagwörter (ger): affine stochastische Differentialgleichungen mit Gedächtnis, schlechtgestellte inverse Probleme, Minimax-Raten, nichtparametrische Projektionsverfahren
Schlagwörter (eng): affine stochastic delay differential equations, ill-posed inverse problems, minimax rates, nonparametric projection methods
Einrichtung: Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II
Zitationshinweis: Reiß, Markus: Nonparametric estimation for stochastic delay differential equations; Dissertation, Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II , publiziert am 13.02.2002, urn:nbn:de:kobv:11-10017162
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Abstract (ger):
Sei (X(t), t>= -r) ein stationärer stochastischer Prozess, der die affine stochastische Differentialgleichung mit Gedächtnis dX(t)=L(X(t+s))dt+sigma dW(t), t>= 0, löst, wobei sigma>0, (W(t), t>=0) eine Standard-Brownsche Bewegung und L ein stetiges lineares Funktional auf dem Raum der stetigen Funktionen auf [-r,0], dargestellt durch ein endliches signiertes Maß a, bezeichnet. Wir nehmen an, dass eine Trajektorie (X(t), -r <= t <= T) bis zur Zeit T>0 beobachtet wird. In diesem Modell wird nun die Schätzung der Gewichtsfunktion g betrachtet unter der Voraussetzung da(s)=g(s)ds . Indem eine enge Beziehung mit einem schlechtgestellten inversen Problem aufgezeigt wird, sind wir in der Lage, das Galerkin-Projektionsverfahren zur Konstruktion einer Schätzung von g zu benutzen. Für eine L^2-Risikofunktion wird gezeigt, dass diese Galerkin-Schätzfunktion mit der Rate T^(-s(2s+3)) für Funktionen g im Sobolevraum H^s([-r,0]), s>0, konvergiert. Diese Rate ist schlechter als in vielen klassischen Fällen. Wir beweisen jedoch eine untere Schranke, die zeigt, dass keine Schätzung eine bessere Rate im Minimax-Sinn aufweisen kann. Für zeit-diskrete Beobachtungen von maximalem Abstand Delta konvergiert die Galerkin-Schätzung immer noch mit obiger Rate, sofern Delta is in etwa von der Ordnung T^(-1/2). Hingegen wird bewiesen, dass für festes Delta unabhängig von T die Rate sich signifikant verschlechtern muss, indem eine untere Schranke von T^(-s/(2s+6)) gezeigt wird. Außerdem wird eine adaptive Schätzung basierend auf Wavelet-Thresholding-Techniken für das assoziierte schlechtgestellte Problem konstruiert. Diese nichtlineare Schätzung erreicht die obige Minimax-Rate sogar für die allgemeinere Klasse der Besovräume B^s_(p,infinity) mit p>max(6/(2s+3),1). Die Restriktion p>=max(6/(2s+3),1) muss für jede Schätzung gelten und ist damit inhärent mit dem Schätzproblem verknüpft. Schließlich wird ein Hypothesentest mit nichtparametrischer Alternative vorgestellt, der zum Beispiel für das Testen auf Gedächtnis verwendet werden kann. Dieser Test ist anwendbar für eine L^2-Trennungsrate zwischen Hypothese und Alternative der Ordnung T^(-s/(2s+2.5)). Diese Rate ist wiederum beweisbar optimal für jede mögliche Teststatistik. Für die Beweise müssen die Parameterabhängigkeit der stationären Lösungen sowie die Abbildungseigenschaften der assoziierten Kovarianzoperatoren detailliert bestimmt werden. Weitere Resultate von allgemeinem Interessen beziehen sich auf die Mischungseigenschaft der stationären Lösung, eine Fallstudie zu exponentiellen Gewichtsfunktionen sowie der Approximation des stationären Prozesses durch autoregressive Prozesse in diskreter Zeit.
Abstract (eng):
Let (X(t), t>= -r) be a stationary stochastic process solving the affine stochastic delay differential equation dX(t)=L(X(t+s))dt+sigma dW(t), t>= 0, with sigma>0, (W(t), t>=0) a standard one-dimensional Brownian motion and with a continuous linear functional L on the space of continuous functions on [-r,0], represented by a finite signed measure a. Assume that a trajectory (X(t), -r <= t <= T) is observed up to time T>0. In this setting the nonparametric estimation of the weight function g is considered, where da(s)=g(s)ds is supposed to hold. By exhibiting a close relationship with an ill-posed inverse problem, we are able to use the Galerkin projection method for the construction of an estimator of g. We regard an L^2-risk function and prove that this Galerkin estimator converges with the rate T^(-s(2s+3)) for functions g in the Sobolev space H^s([-r,0]), s>0. This rate is worse than those obtained in many classical cases. However, we prove a lower bound, stating that no estimator can attain a better rate of convergence in a minimax sense. For discrete time observations of maximal distance Delta, the Galerkin estimator still attains the above asymptotic rate if Delta is roughly of order T^(-1/2). In contrast, we prove that for observation intervals Delta, with Delta independent of T, the rate must deteriorate significantly by providing the rate estimate T^(-s/(2s+6)) from below. Furthermore, we construct an adaptive estimator by applying wavelet thresholding techniques to the corresponding ill-posed inverse problem. This nonlinear estimator attains the above minimax rate even for more general classes of Besov spaces B^s_(p,infinity) with p>max(6/(2s+3),1). The restriction p >= 6/(2s+3) is shown to hold for any estimator, hence to be inherently associated with the estimation problem. Finally, a hypothesis test with a nonparametric alternative is constructed that could for instance serve to decide whether a trajectory has been generated by a stationary process with or without time delay. The test works for an L^2-separation rate between hypothesis and alternative of order T^(-s/(2s+2.5)). This rate is again shown to be optimal among all conceivable tests. For the proofs, the parameter dependence of the stationary solutions has to be studied in detail and the mapping properties of the associated covariance operators have to be determined exactly. Other results of general interest concern the mixing properties of the stationary solution, a case study for exponential weight functions and the approximation of the stationary process by discrete time autoregressive processes.
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Generiert am 16.09.2014, 05:28:08