Weak convergence of the integrated number of level crossings to the local time for Wiener processes
Résumé
Let $\{X_{t}, t \in[0,1]\}$ be a standard Wiener process defined on $(\Omega,A,\bf{P})$. We define the regularized process $X^{\varepsilon}_{t}= \varphi_{\varepsilon}*X_{t}$, with $\varphi_{\varepsilon}(t)=\ve^{-1}\varphi(t/\ve)$, a kernel that approaches Dirac's delta function as $\ve \rightarrow 0$. We study the convergence of $$ Z_{\varepsilon}(f) = \varepsilon^{-1/2} \int_{-\infty}^{+\infty} \bigg [ \frac{N^{X^{\varepsilon}}(x)}{c(\ve)} - L_{X}(x)\bigg]\, f(x)\, dx, $$ when $\varepsilon$ goes to zero, with $N^{X^{\varepsilon}}(x)$ the number of crossings for $X^{\varepsilon}$ at level $x$ in $[0,1]$ and $L_{X}(x)$ the local time of $X$ in $x$ on $[0,1]$. As a by-product of our method we also obtain a weak convergence result for the increments of the process $X$.
Weak convergence of the integrated number of level crossings to the local time for Wiener processes, Teor. Veroyatnost. i Primenen. Пусть {Xt,t £ [0,1]} есть стандартный винеровский процесс, определенный на (Q,A,P). Рассмотрим упорядочивающий процесс XI = tp e *Xt, где tp £ (t) = (l/£)ip(t/e) есть ядро, сходящееся к дельта-функции Дирака при е-* 0. В статье изучается сходимость ад) = е-с" 1 /* / +оо-сю N x ' (х) Ф)-L x (x) f(x) dx, когда е стремится к нулю, здесь N x (х) есть число пересечений про цессом X е уровня х в промежутке [0,1], a Lx{x) есть локальное время пребывания X в а; на отрезке [0,1]. Как следствие предложенного ме тода, получен результат о слабой сходимости для приращений про цесса X. Ключевые слова и фразы: винеровский процесс, локальное вре мя, пересечения уровня, приращения. 1. Introduction. Let X t = {X(t,cj), t £ [0,1], w e ft} be a standard Wiener process. For each t and e > 0 define A e (i) = e~ 1 ^ 2 (X t+£-X t), the normalized increments of the process. If we fix a trajectory and consider A e (tf) as a random variable (r.v.) on t with Lebesgue's measure A then, as M. Wschebor showed [10], for almost every trajectory, this variable converges in distribution, as e goes to zero, to a Gaussian distribution:
Domaines
Probabilités [math.PR]
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte
Loading...