Tail of a linear diffusion with Markov switching
DE SAPORTA, Benoîte
Institut de Recherche Mathématique de Rennes [IRMAR]
Quality control and dynamic reliability [CQFD]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Groupe de Recherche en Economie Théorique et Appliquée [GREThA]
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Quality control and dynamic reliability [CQFD]
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YAO, Jian-Feng
Institut de Recherche Mathématique de Rennes [IRMAR]
Vision spatio-temporelle et active [VISTA]
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DE SAPORTA, Benoîte
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Idioma
en
Article de revue
Este ítem está publicado en
The Annals of Applied Probability. 2005, vol. 15, p. 922-1018
Institute of Mathematical Statistics (IMS)
Resumen en inglés
Let Y be an Ornstein-Uhlenbeck diffusion governed by a stationary and ergodic Markov jump process X: dY_t=a(X_t)Y_t dt+\sigma(X_t) dW_t, Y_0=y_0. Ergodicity conditions for Y have been obtained. Here we investigate the tail ...Leer más >
Let Y be an Ornstein-Uhlenbeck diffusion governed by a stationary and ergodic Markov jump process X: dY_t=a(X_t)Y_t dt+\sigma(X_t) dW_t, Y_0=y_0. Ergodicity conditions for Y have been obtained. Here we investigate the tail propriety of the stationary distribution of this model. A characterization of either heavy or light tail case is established. The method is based on a renewal theorem for systems of equations with distributions on R.< Leer menos
Palabras clave en inglés
Ornstein-Uhlenbeck diffusion
Markov switching
random difference equation
light tail
heavy tail
renewal theory
Perron-Frobenius theory
ladder heights
Orígen
Importado de HalCentros de investigación