Continuous-time locally stationary time series models
连续时间局部平稳时间序列模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究连续时间局部平稳过程、时变谱密度及时间序列模型。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
连续时间局部平稳时间序列模型
- 研究问题
- 如何将离散时间的局部平稳概念推广到连续时间，并为时变随机过程建立一致的时域、频域表示及谱密度？
- 方法与思路
- 作者构造连续时间局部平稳定义，利用 Wigner–Ville 谱导出时变谱密度，并研究 Lévy 驱动状态空间与 CARMA 过程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出等价的时域和频域表示及唯一时变谱密度，并提供保证所述状态空间过程序列局部平稳的充分条件。
- 阅读关注点
- 应核对局部平稳的定义和逼近方式、谱密度唯一性的条件，以及时变状态空间与 CARMA 过程之间的对应关系。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列明系数函数条件，也未说明相关过程的估计或实证表现。
原文摘要
We adapt the classical definition of locally stationary processes in discrete-time to the continuous-time setting and obtain equivalent representations in the time and frequency domain. From this, a unique time-varying spectral density is derived using the Wigner-Ville spectrum. As an example, we investigate time-varying Lévy-driven state space processes, including the class of time-varying Lévy-driven CARMA processes. First, the connection between these two classes of processes is examined. Considering a sequence of time-varying Lévy-driven state space processes, we then give sufficient conditions on the coefficient functions that ensure local stationarity with respect to the given definition.