A Note on Functional Limit Theorems for Compound Cox Processes*


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

An improved and corrected version of the functional limit theorem is proved establishing weak convergence of random walks generated by compound doubly stochastic Poisson processes (compound Cox processes) to Lévy processes in the Skorokhod space under more realistic moment conditions. As corollaries, theorems are proved on convergence of random walks with jumps having finite variances to Lévy processes with variance-mean mixed normal distributions, in particular, to stable Lévy processes, generalized hyperbolic and generalized variance-gamma Lévy processes.

Об авторах

V. Korolev

Faculty of Computational Mathematics and Cybernetics, Moscow State University; Institute of Informatics Problems of Federal Research Center “Informatics and Control”, Russian Academy of Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: vkorolev@cs.msu.ru
Россия, Moscow; Moscow

A. Chertok

Faculty of Computational Mathematics and Cybernetics, Moscow State University; Euphoria Group LLC

Email: vkorolev@cs.msu.ru
Россия, Moscow; Moscow

A. Korchagin

Faculty of Computational Mathematics and Cybernetics, Moscow State University

Email: vkorolev@cs.msu.ru
Россия, Moscow

E. Kossova

National Research University Higher School of Economics

Email: vkorolev@cs.msu.ru
Россия, Moscow

A. Zeifman

Vologda State University; Institute of Informatics Problems of Federal Research Center “Informatics and Control”, Russian Academy of Sciences

Email: vkorolev@cs.msu.ru
Россия, Vologda; Moscow

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer Science+Business Media New York, 2016

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).