Change-point analysis for long-range dependent time series
- Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse langzeitabhängiger Zeitreihen in Hinblick auf Strukturbrüche. Im ersten Teil der Dissertation wird ein Schätzer für die Lage von Strukturbrüchen betrachtet. Es erfolgt ein Nachweis der Konsistenz des Bruchpunktschätzers, die Herleitung einer optimalen Konvergenzrate und die Bestimmung der asymptotischen Verteilung des standardisierten Schätzers für subordinierte Gauß-Prozesse. Im darauffolgenden Kapitel wird eine Approximation der Verteilungsfunktionen allgemeiner Statistiken durch Subsampling untersucht. Entscheidendes theoretisches Resultat ist ein Konsistenzbeweis des Verfahrens unter der Annahme langzeitabhängiger subordinierter Gauß-Prozesse. Ein weiterer Teil der Dissertation beschäftigt sich mit Strukturbruchtests für „Long Memory Stochastic Volatility“-Zeitreihen. Unter entsprechenden Modellannahmen wird in diesem Zusammenhang ein Grenzwertsatz für den sequentiellen empirischen Prozess bewiesen.
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| Author: | Annika BetkenGND |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:hbz:294-57232 |
| Referee: | Herold DehlingGND, Holger DetteORCiDGND, Marie HuškováGND |
| Document Type: | Doctoral Thesis |
| Language: | English |
| Date of Publication (online): | 2018/06/05 |
| Date of first Publication: | 2018/06/05 |
| Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
| Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Mathematik |
| Date of final exam: | 2018/02/23 |
| Creating Corporation: | Fakultät für Mathematik |
| GND-Keyword: | Zeitreihenanalyse; Asymptotische Statistik; Empirischer Prozess; Stochastische Abhängigkeit; Nichtparametrisches Verfahren |
| Dewey Decimal Classification: | Naturwissenschaften und Mathematik / Mathematik |
| faculties: | Fakultät für Mathematik |
| Licence (German): |  Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht |
