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设{zt,Ft;t∈Z}为鞅差序列,存在σ>0,使得E(z2|Ft-1)=σ2,a.s. {aj;j≥1}为一实数序列,满足定义部分和随机过程ξn(t)=s-1(Sr + Xr+1(tn-r)),r/n ≤t≤(r+1)/n,r=0,1,2,…,n-1. 在非平稳条件下,证明了{ξn(t); 0≤t≤1}的所有有限维分布在条件概率PB(·)下均弱收敛到Wiener过程W的有限维分布,进而得到随机指标和过程{ξn(u); 0≤u≤1}弱收敛于Wiener过程W,其中{vn;n∈N}是一列满足一定条件的正
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第43卷 第6期 吉林大学学报(理学版) Vol.43 No.6
2005 年11 月 JOURNAL OF JILIN UNIVERSITY (SCIENCE EDITION) Nov 2005
由鞅差所产生的非平稳线性过程的
随机泛函中心极限定理
韩 玉, 杨晓云, 董志山
(吉林大学 数学研究所, 长春 130012)
摘要:设{z
t
,F
t
;t∈Z }为鞅差序列, 存在 σ> 0, 使得 E(z
2
t
F
t- 1
)=σ
2
,a.s.{a
j
;j≥1}为一实
数序列, 满 足
∑
∞
j= - ∞
a
j
<∞,
∑
∞
j= - ∞
a
j
≠0.令X
t
=
∑
∞
j= - ∞
a
j
z
t- j
(t≥ 1), s
2
n
=nσ
2
∑
∞
j= - ∞
a
j
()
2
,
S
n
=
∑
n
t= 1
X
t
, 定义部分和随机过程 ξ
n
(t)=s
-1
n
(S
r
+X
r+ 1
(tn - r)), r/n≤t≤(r+ 1)/n,
r= 0,1,2,…,n - 1. 在非平稳条件下, 证明了{ξ
n
(t); 0≤t≤1}的所有有限维分布在条件概率
P
B
(·)下均弱收敛到 W iener 过程 W 的有限维分布, 进而得到随机指标和过程
{ξ
ν
n
(u);0≤u≤1}弱收敛于 W iener过程 W , 其中{ν
n
;n∈N }是一列满足一定条件的正整数随
机变量.
关键词: 泛函中心极限定理; 线性过程; 鞅差
中图分类号: O211.4 文献标识码:A 文章编号: 1671-5489(2005)06-0716-09
A Functional C entral L im it T heorem for the R andom Sum
of L inear Process of M artingale D ifferences
HAN Yu, YANG Xiao-yun, DONG Zhi-shan
( Institute of M athem atics, Jilin U niversity, C hangchun 130012, C hina)
A bstract: Let{z
t
,F
t
; t∈ Z } be a sequence of m artingale differences, σ> 0, E ( z
2
t
F
t- 1
)=σ
2
a. s.,
{a
j
; j≥1 } is a seq uen ce of real n um bers satisfyin g
∑
∞
j= - ∞
a
j
<∞,
∑
∞
j= - ∞
a
j
≠0.LetX
t
=
∑
∞
j= - ∞
a
j
z
t- j
(t≥1),
s
2
n
=nσ
2
(
∑
∞
j= - ∞
a
j
)
2
,S
n
=
∑
n
t= 1
X
t
, then the stochastic process ξ
n
(t) = s
-1
n
(S
r
+X
r+ 1
(tn - r)), r/n≤t≤
( r + 1) /n, r = 0 ,1,2,…,n - 1. U nder som e nonstationary conditions, it is proved that all the finite dim en-
sion al distrib utions of the stoch astic p rocess { ξ
n
( t) ; 0 ≤ t≤ 1 } w eakly converge to the finite dim ensional
distribution of the W iener m easure under the conditional probability m easure P
B
(· ) . A t last, it is proved
th at th e p ro ce ss { ξ
ν
n
( u ) ; 0 ≤ u ≤ 1 } w ea k ly c on ve rge s to th e W ien er m ea su re , w h e re { ν
n
;n∈N }is a
sequence of positive integer-valued random variables statisfying som e conditions.
Key words
: functional central lim it th eorem ; linear p rocess; m artingale difference
收稿日期: 2005-02-25.
作者简介: 韩 玉(1978 ~), 男, 汉族 , 硕士研究生, 从事极限理论研究. 联系人: 董志山(1976 ~) , 男, 汉族, 博士, 现为东北师
范大学数学与统计学院博士后, 从事极 限理 论的研究, E-m ail: dongzs@ m ail.jlu.edu.cn; 杨 晓 云( 1946 ~), 女, 汉族, 教授, 博士生导
师, 从事极限理论研究, E-m ail: yxy@ m ail.jlu.edu.cn.
基金项目: 国家 自然 科学基金(批准号: 10271049
).
1 引 言
对于独立及相依随机变量列的部分和及随机和极限的研究已有很多结果, 而对独立及相依随机变
量列平均移动过程的部分和及随机和极限的研究却少有报道, 本文即研究此类问题.
关于时间序列和的渐近正态性, Brockwell和 Davis 给出了如下结果:
定理 1.1
[1 ]
设{X
t
;t≥1}是一个平稳的随机序列,
X
t
=μ+
∑
∞
j= - ∞
a
j
z
t- j
,(1.1)
其中{z
t
;t∈Z }是 i.i.d 的随机变量列, Ez
t
=0, Dz
t
=σ
2
,{a
j
;j∈Z }为一实数列, 满足
∑
∞
j= - ∞
a
j
<∞,
∑
∞
j= - ∞
a
j
≠0, (1.2)
则
1
n
∑
n
t= 1
(X
t
-μ)→
D
N 0,σ
2
∑
∞
j= - ∞
a
j
()
2
()
, n→∞. (1.3)
文中用→
D
表示依分布收敛, I(A)表示 A 的示性函数. Tran 等人
[2]
研究了一类固定设计下的回归函数估
计问题, 引入了平稳随机序列 X
t
=
∑
∞
j= - ∞
a
j
z
t- j
,其中{z
t
,F
t
;t∈Z }是一个鞅差序列, 存在 σ> 0, 使得
E(
z
2
t
F
t- 1
)=σ
2
, a.s. (1.4)
李正龙和胡舒合
[3 ]
对上述平稳序列的研究得到了与文献[1]同样的渐近正态性结论, 即:
定理 1.2
[3]
设{X
t
;t≥1}是由式(1.1)定义的平稳随机序列, 其中{z
t
,F
t
;t∈Z }是一个鞅差序列,
满足式(1.2)和(1.4), 且
lim
c→ ∞
su p
t∈ Z
E(z
2
t
I(
z
t
>c)
F
t- 1
)=0, a.s. (1.5)
则式(1.3)成立.
Fakhre-Zakeri和 Sangyeol
[4]
在{z
t
,F
t
;t∈Z}是一个严平稳鞅差序列的条件下, 研究了{X
t
;t≥1}部
分和过程列的弱收敛性, 得到:
定理 1.3
[4 ]
设{z
t
,F
t
;t∈Z}是一个严平稳鞅差序列, 使得
E(
z
t
F
t- 1
)=0, E(
z
2
t
F
t- 1
)=σ
2
< ∞, a.s. (1 .6)
定义 X
t
=
∑
∞
j= - ∞
a
j
z
t- j
,S
n
=
∑
n
t= 1
X
t
,τ
2
=σ
2
∑
∞
j= - ∞
a
j
()
2
,其中{a
j
; j∈Z}满足式(1.2). 对 n≥1, 定义随机
过程
ξ
n
(u) = n
-1/2
τ
-1
(S
r
+(un-r)X
r+ 1
), r/n≤u≤(r+1)/n, (1.7)
此处 r= 0,1,2, …,n - 1. 令 { N
n
;n≥1}是一取正整数值的随机变量列, N 为一随机变量, 满足
P(0 <N <∞) =1, 并且 N
n
/n →
P
N , 则过程{ξ
N
n
(u);0≤u≤1}弱收敛到 C[0,1]上的 W iener测度 W ,
C [0,1]表示[0,1]上连续函数所组成的空间, 并赋予上确界范数.
本文针对非平稳的鞅差列{z
t
,F
t
;t∈Z }及非平稳序列{X
t
;t≥1}, 即定理 1.2 和 定理 1.3 中 平稳性
条件均不出现时, 考虑由式(1.7)定义的随机过程列的弱收敛性及其过程列随机指标化后的弱收敛性,
而定理 1.2 和定理 1.3 恰为本文中定理的特例.
2 引 理
引理 2.1
[5 ]
设(S
n
,F
n
;n≥1)是概率空间(Ω,F,P) 上的一个鞅序列, 这里 S
0
=0. 定义
X
n
=S
n
-S
n-1
,n≥1,F
0
={ ,Ω}, 设 E
j- 1
(Y)=E(YF
j- 1
). 定义
σ
2
j
=E
j- 1
(X
2
j
), V
2
n
=
∑
n
k=1
σ
2
j
, s
2
n
= E(V
2
n
)=E(S
2
n
), j≥1, n≥1.
717 第 6 期 韩 玉, 等: 由鞅差所产生的非平稳线性过程的随机泛函中心极限定理
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