Главная > Экстремумы случайных последовательностей и процессов
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

10.4. Выбросы за высокий уровень

Обратимся теперь к асимптотическому виду меток для пересечений высоких уровней, соответствующему предельному эмпирическому распределению Для этого просто исследуем модельный процесс поскольку, как показано в теореме 10.3.2, его распределение совпадает с -распределением метки.

Длительность и высота выброса за высокий уровень и окажутся величинами порядка Поэтому мы нормируем процесс увеличивая масштаб в раз. Прежде чем перейти к деталям, приведем эвристические соображения, побуждающие получать точные результаты. Введем в рассмотрение разложения

при вытекающие из (10.1.1), и заметим, что поэтому при Подставляя это в выражение для и отбрасывая все члены более высокого порядка малости, получаем

при и фиксированном

Многочлен в (10.4.2) принимает максимальное значение в точке и это значение равно Следовательно, можно ожидать, что имеет максимум порядка и Поэтому вероятность того, что этот максимум превосходит и должна быть приблизительно равна

Следующая теорема обосновывает приведенные выше соображения.

Теорема 10.4.1. Предположим, что удовлетворяет (10.1.2) и при Тогда для каждых

т. е. нормированная высота выброса процесса за уровень и асимптотически показательна.

Доказательство. Сначала докажем, что максимум процесса наблюдается вблизи нуля. Выберем такую функцию что при и Тогда

поскольку эта вероятность не больше, чем

Здесь

является собственной (т. е. конечной) случайной величиной, и (поскольку при и совместное распределение не вырождено для всех так что для для и некоторого зависящего от так что

что влечет за собой (10.4.3).

Ввиду (10.4.3) нам необходимо только показать, что

для В силу (10.4.1)

равномерно для при и -у Поскольку имеет п. н. непрерывно дифференцируемые выборочные функции с справедливо соотношение

Отсюда следует, что максимум процесса и асимптотически определяется максимумом многочлена и

что и надо было показать.

Как упоминалось выше, результаты о распределениях и пределы для модельного процесса переносятся на метки на эргодическое поведение исходного процесса после

В частности, теорема 10.4.1 имеет своим следствием, что для эргодических процессов предельное эмпирическое распределение нормированных максимумов после выходов за уровень и является для больших значений и приближенно показательным, т. е.

при Это проясняет сделанное в начале этой главы наблюдение, что выброс за высокий уровень и превосходит и уровень с вероятностью

Здесь надо отметить, хотя это формально и не доказано, что выбросы, связанные с различными выходами за уровень, асимптотически независимы. Это объясняет асимптотическую независимость исчезновений выходов при возрастании уровней.

Теорема 10.4.2. Предположим, что удовлетворяет (10.1.2) и при Тогда с вероятностью единица нормированный модельный процесс сходится равномерно для к параболе

в том смысле, что с вероятностью единица

при

Эта теорема проливает некоторый свет на дискретную аппроксимацию, использованную в доказательствах теорем о максимуме и пуассоновских свойствах в предыдущих главах. Выбор квантования с шагом казался там обусловленным чисто техническими причинами. Теорема 10.4.2 объясняет, почему такой

выбор себя оправдывает. В силу этой теоремы естественным масштабом времени для выбросов за высокий уровень и является так что квантование времени с шагом улавливает высокие максимумы при возрастании числа точек квантования.

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru