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
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.