Книга Maksyma Luz - это справочник по определению и анализу стохастических процессов с помощью спектральной теории. Автор исследует методы оценивания, связанные с измерениями стохастического процесса с постоянными приращениями, включая ARIMA, сезонные временные ряды и класс коинтегрированных последовательностей. Книга предоставляет решения проблем экстраполяции (прогнозирования), интерполяции (оценки пропущенных значений) и фильтрации (сглаживания) на основе наблюдений с шумом и без шума, в дискретном и непрерывном временных доменах. Кроме того, автор разрабатывается метод минимакса для оценки, когда спектральная информация неполна, и находит связи, определяющие наиболее неблагоприятные спектральные плотности для оптимальных оценок.
Книга ориентирована на исследователей в области эконометрики, финансовой математики, статистики или обработки сигналов, и включает в себя глубокое понимание спектральной теории и методов оценки для таких процессов. Она может быть полезна для практикующих специалистов в этих областях, чтобы иметь расширенное представление о спектральной оценке и анализе стохастических процесов.
Электронная Книга «Estimation of Stochastic Processes with Stationary Increments and Cointegrated Sequences» написана автором Maksym Luz в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119663522
Описание книги от Maksym Luz
Estimation of Stochastic Processes is intended for researchers in the field of econometrics, financial mathematics, statistics or signal processing. This book gives a deep understanding of spectral theory and estimation techniques for stochastic processes with stationary increments. It focuses on the estimation of functionals of unobserved values for stochastic processes with stationary increments, including ARIMA processes, seasonal time series and a class of cointegrated sequences. Furthermore, this book presents solutions to extrapolation (forecast), interpolation (missed values estimation) and filtering (smoothing) problems based on observations with and without noise, in discrete and continuous time domains. Extending the classical approach applied when the spectral densities of the processes are known, the minimax method of estimation is developed for a case where the spectral information is incomplete and the relations that determine the least favorable spectral densities for the optimal estimations are found.
