Статья
HJB equations with gradient constraint associated with controlled jump-diffusion processes
We consider N-component synchronization models defined in terms of stochastic particle systems with special interaction. For general (nonsymmetric) Markov models we discuss phenomenon of the long time stochastic synchronization. We study behavior of the system in different limit situations related to appropriate changes of variables and scalings. For N = 2 limit distributions are found explicitly.
In this paper, we introduce a principally new method for modelling the dependence structure between two Levy processes. The proposed method is based on some special properties of the time-changed L{\'e}vy processes and can be viewed as an reasonable alternative to the copula approach.
В сборнике содержатся материалы докладов, представленных на Международной конференции "Системный анализ: моделирование и управление", посвященной памяти академика А.В. Кряжимского, Москва, 31 мая—1 июня 2018 г.
In this paper, we consider the problem of statistical inference for generalized Ornstein-Uhlenbeck processes of the type
\[
X_{t} = e^{-\xi_{t}} \left( X_{0} + \int_{0}^{t} e^{\xi_{u-}} d u \right),
\]
where \(\xi_s\) is a L{\'e}vy process. Our primal goal is to estimate the characteristics of the L\'evy process \(\xi\) from the low-frequency observations of the process \(X\). We present a novel approach towards estimating the L{\'e}vy triplet of \(\xi,\) which is based on the Mellin transform technique. It is shown that the resulting estimates attain optimal minimax convergence rates. The suggested algorithms are illustrated by numerical simulations.
We consider an optimal investment and consumption problem for a Black-Scholes financial market with stochastic volatility and unknown stock price appreciation rate. The volatility parameter is driven by an external economic factor modeled as a diffusion process of Ornstein- Uhlenbeck type with unknown drift. We use the dynamical programming approach and find an optimal financial strategy which depends on the drift parameter. To estimate the drift coefficient we observe the economic factor Y in an interval [0, T0] for fixed T0 > 0, and use sequential estimation. We show that the consumption and investment strategy calculated through this sequential procedure is δ-optimal.
В первой части пособия рассмотрены дополнительные вопросы теории вероятностей, необходимые для изучения математической статистики, и начальные сведения по математической статистике.
Во второй части пособия подробно изложены вопросы, связанные с решением одной из основных задач математической статистики - параметрической задачи. Приведено много примеров.
Рекомендуется всем студентам МИЭМа, изучающим математическую статистику.
Центр конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представляет информационно-аналитический материал «Деловой климат в оптовой торговле в I квартале 2012 года», подготовленный в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ на основе ежеквартальных конъюнктурных опросов руководителей около 3 тыс. торговых компаний, проводимых Федеральной службой государственной статистики.
Конъюнктурные обследования направлены на оперативное получение от предпринимателей в дополнение к официальным статистическим данным краткосрочных качественных оценок о состоянии бизнеса и основных тенденциях его динамики, особенностях функционирования хозяйствующих субъектов, их намерениях, степени адаптации к механизмам хозяйствования, сложившемся деловом климате, а также о важнейших факторах, лимитирующих их деятельность.
Программа обследования гармонизирована с соответствующими подходами, принятыми в странах ОЭСР, и базируется на Гармонизированной Европейской Системе обследований деловых тенденций.
Структура выборочной совокупности идентична структуре генеральной статистической совокупности. При этом объем выборки достаточен для получения необходимой точности оценок показателей на всех уровнях разработки по разделу ОКВЭД (раздел G).
Настоящая книга представляет собой своеобразный расширенный учебник по математической статистике. Данный учебник не ограничен рамками учебного стандарта или вузовской программы --- он предназначен всем, кто интересуется математикой вообще и, в частности, хочет узнать, что такое современная математическая статистика, какие задачи и какими методами она решает, какие результаты в ней уже накоплены, какие проблемы в ней сегодня актуальны; наконец, каковы ее истоки, какой путь она прошла и какие ученые были ее творцами. По замыслу авторов, книга простым и доступным языком рассказывает о математической статистике и одновременно обучает ей. Вся теория объясняется и иллюстрируется на интересных и тщательно подобранных примерах. Книга может служить и задачником, так как содержит большой список упражнений для самостоятельного решения, а также справочным пособием по математической статистике, а в некоторых аспектах --- и по теории вероятностей.
Книга будет интересна преподавателям, аспирантам и студентам естественных и технических вузов, в которых изучается математическая статистика, научным работникам, использующим в своей деятельности методы математической статистики, а также самому широкому кругу любителей математики.