Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634840)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
0   0
Первый авторEmbrechts
АвторыKirchner M.
Страниц31
ID581511
АннотацияВ статье введены понятия графа и остовного графа Хоукса. Эти объекты представляют ветвящуюся структуру многомерного точечного процесса Хоукса в компактном и осмысленном виде. Показано, что словарь теории графов (множество предков, множество родителей, связность, блуждания, веса блужданий, . . . ) весьма удобен для описания многомерных процессов Хоукса. Например, мы переформулировали классический критерий докритичности, основанный на собственных значениях, в терминах теории графов. Наряду с этим, скорее терминологическим вкладом в теорию, мы показываем, как точка зрения теории графов может быть использована при выборе и оценке моделей Хоукса из большого потока многотипных событий. Основываясь на предшествующих результатах, мы предлагаем непараметрическую статистическую процедуру оценивания, на основе данных, графа Хоукса и остовного графа Хоукса. В работе показано, как оценки графа могут быть использованы при выборе и подгонке параметрических моделей Хоукса. Наш метод оценивания не требует априорных предположений о модели, непосредственно основанных на методе максимального правдоподобия, и является более гибким, чем он. Наш метод имеет два контролирующих параметра: первый отвечает за сложность вычислений, второй контролирует разреженность оцениваемого графа. Моделирование подтверждает, что предложенная процедура работает должным образом. При реализации процедуры особое внимание уделяется вычислительным аспектам. Такой подход позволяет использовать наши результаты при анализе данных, порожденных потоками событий высокой размерности, вплоть до десятков потоков событий и тысяч событий на каждой компоненте
Embrechts, P. HAWKES GRAPHS / P. Embrechts, M. Kirchner // Теория вероятностей и ее применение .— 2017 .— №1 .— С. 163-193 .— URL: https://rucont.ru/efd/581511 (дата обращения: 26.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Том 62 ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЯ 2017  2017 г. c EMBRECHTS P., KIRCHNER M.∗ HAWKES GRAPHS1) Вып у с к 1 В статье введены понятия графа и остовного графа Хоукса. <...> DOI: https://doi.org/10.4213/tvp5093 ∗ETH Z¨ urich, Department of Mathematics, RiskLab, Z¨ matthias.kirchner@math.ethz.ch 1)This work was supported by RiskLab Z¨ urich, Switzerland; e-mail: urich and the Swiss Finance Institute. 164 Embrechts P., Kirchner M. 1. <...> This paper discusses the specification and estimation of multivariate Hawkes point process models from large, multitype eventstream datasets such as neural spike-trains, internet search-queries, or limitorder-book data in high-frequency finance. <...> Our approach uses the notion of a Hawkes skeleton and a Hawkes graph2). <...> TheHawkes process was introduced in [9], [10] as a stationary point process on R whose points are assigned to a finite number of types. <...> The (stochastic) intensity of a Hawkes process depends on the past of the process itself: given the occurrence of an event, the intensities — the expected mean number of events per time unit and event type — typically jump upwards and then decay. <...> In the present paper, we formally introduce the Hawkes graph. <...> TheHawkes graph summarizes the branching structure of a multitype Hawkes point process as a directed graph with weighted vertices and edges. <...> The vertex weights are the corresponding immigration intensities; the weight of an edge (i, j) is the expected number of type-j children events that an type-i event generates. <...> The Hawkes skeleton is the Hawkes graph disregarding the weights. <...> The graph terminology is convenient to describe many relevant aspects of multivariate Hawkes processes such as «ancestor and parent sets», «paths», «path weights», «feedback», «cascades», or «connectivity». <...> In particular, the likelihood approach does not provide tests to decide whether excitement from one event type to another exists at all. <...> We apply an estimation procedure developed in [13]. <...> This is why, in combination with the concept of a Hawkes skeleton and graph, we tackle the numerical difficulties by the following three-step algorithm: 1. <...> Given a large multitype event-stream dataset, we first apply a specific testing scheme to decide whether there is any effect from a specific <...>

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Антиплагиат система на базе ИИ