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Über Zusammenhänge von leichten Tails, regulärer Variation und Extremwerttheorie

dc.contributor.advisorSchlather, Martin Prof. Dr.de
dc.contributor.authorJanßen, Anjade
dc.date.accessioned2010-11-30T12:11:37Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T13:20:38Zde
dc.date.available2013-01-30T23:50:54Zde
dc.date.issued2010-11-30de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B69F-1de
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-2476
dc.description.abstractIn dieser Arbeit werden verschiedene Aspekte des Extremwertverhaltens von Verteilungen mit leichten und mit schweren Teils untersucht. Die Arbeit gliedert sich in drei Teile. Im ersten Teil werden Zusammenhänge zwischen Grenzwertsätzen für Summen und für Maxima von u.i.v. verteilten Zufallsvariablen hergestellt, indem Grenzwertsätze für $l_p$-Normen von positiven u.i.v. Zufallsvektoren untersucht werden. Ein neuer Ansatz ermöglicht es dabei, die Analyse für die unterschiedlichen Max-Anziehungsbereiche zu vereinheitlichen, wobei besonderes Interesse dem Gumbel-Fall gilt. Der zweite Teil der Arbeit beschäftigt sich mit dem Extremwertverhalten einer bestimmten Form von Zeitreihen, die eine asymptotische Ähnlichkeit zu sogenannten ``Random Difference Equations'' (RDEs) aufweisen. Wir erweitern ein Resultat, welches eine einfache Darstellung des Prozessverhaltens bedingt auf ein extremes Ereignis zum Zeitpunkt Null erlaubt, für eine einzelne Zeitreihe auf zwe! i zusammenhängende Zeitreihen und zeigen Anwendungsmöglichkeiten. Im dritten Teil der Arbeit wird das Extremalverhalten von RDEs in Bezug auf die Charakteristik $\kappa$, dem Index der regulären Variation, untersucht. Es wird eine neue Methode für die Bestimmung dieser Größe vorgeschlagen, die auf den Ergebnissen von Kesten (1973) beruht.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de
dc.titleÜber Zusammenhänge von leichten Tails, regulärer Variation und Extremwerttheoriede
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedOn Some Connections between Light Tails, Regular Variation and Extremesde
dc.contributor.refereeSchlather, Martin Prof. Dr.de
dc.date.examination2010-11-03de
dc.description.abstractengThis work deals with some aspects of the extremal behavior of both light tailed and heavy tailed distributions. The thesis is divided into three parts and starts with the analysis of limit laws for $l_p$-norms of positive i.i.d. random vectors which establish a connection between limit laws for sums of i.i.d.\ random variables and extreme value theory. Here, a new approach allows us to unify the analysis for all three max-domains of attraction, where special emphasis is laid on the Gumbel case. The second part of the thesis deals with the extremal behavior of certain time series which bear resemblance to so-called ``random difference equations'' (RDEs). We analyse the behavior of an underlying and an observable time series, given an extreme event in the observable one, by extending results for a single time series to the case of two connected time series. In the third part of the thesis we take a closer look at the heavy tailed behavior of RDEs. In order to derive ! the characteristic $\kappa$, the index of regular variation, we propose a new method based on the results of Kesten (1973).de
dc.contributor.coRefereeFiebig, Ulf-Rainer PD Dr.de
dc.subject.gerExtremwerttheoriede
dc.subject.gerGrenzwertsätzede
dc.subject.gerZeitreihende
dc.subject.gerRandom Difference Equationsde
dc.subject.gerMultivariate Reguläre Variationde
dc.subject.gerGARCH-Prozessede
dc.subject.engExteme value theoryde
dc.subject.engLimit theoremsde
dc.subject.engTime seriesde
dc.subject.engRandom difference equationsde
dc.subject.engMultivariate regular variationde
dc.subject.engGARCH processesde
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-2725-1de
dc.identifier.purlwebdoc-2725de
dc.affiliation.instituteFakultät für Mathematik und Informatikde
dc.identifier.ppn659084066de


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