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Self-organized regime switching in null-recurrent dynamics

Johannes Brutsche · Sebastian Hahn · Angelika Rohde首次提交 2026-04-28 · 修订 2026-04-28 · v1arXiv预印本

零常返动态中的自组织状态切换AI 解读

Based on discrete observations $X_0,X_Δ,\dots, X_{nΔ}$ for $Δ=n^{-γ}$ with $γ\in [0,1)$ of the null-recurrent dynamic $dX_t = σ(X_t)dW_t$ with a Brownian motion $W$ and $σ(x)=α\mathbb{1}\{x<ρ\} + β\mathbb{1}\{x\geq ρ\}$ , we derive rate of convergence and limiting distribution of the profile MLE for $ρ$ . This includes low-frequency asymptotics ( $γ=0$ ) for which the observations form a null-recurrent Markov chain. The derived non-standard limit is the argsup over a doubly…Based on discrete observations $X_0,X_Δ,\dots, X_{nΔ}$ for $Δ=n^{-γ}$ with $γ\in [0,1)$ of the null-recurrent dynamic $dX_t = σ(X_t)dW_t$ with a Brownian motion $W$ and $σ(x)=α\mathbb{1}\{x<ρ\} + β\mathbb{1}\{x\geq ρ\}$, we derive rate of convergence and limiting distribution of the profile MLE for $ρ$. This includes low-frequency asymptotics ($γ=0$) for which the observations form a null-recurrent Markov chain. The derived non-standard limit is the argsup over a doubly…

宏观 · 时间序列结构变化与时变参数极大与准极大似然

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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