Statistical Methods For High Dimensional Diffusions

Informazioni relative al progetto

STAMFORD

ID dell’accordo di sovvenzione: 815703

DOI

10.3030/815703

Progetto chiuso

Data della firma CE 14 Gennaio 2019

Data di avvio 1 Settembre 2019

Data di completamento 28 Febbraio 2025

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale

€ 1 655 048,00

Contributo UE

€ 1 655 048,00

Coordinato da

UNIVERSITE DU LUXEMBOURG
Luxembourg

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Pubblicazioni

Peer reviewed articles (23)

Estimation of the invariant density for discretely observed diffusion processes: impact of the sampling and of the asynchronicity

Autori: Chiara Amorino and Arnaud Gloter
Pubblicato in: Statistics, 2023, ISSN 0233-1888
Editore: Taylor & Francis
DOI: 10.1080/02331888.2023.2166047

Asymptotic theory for quadratic variation of harmonizable fractional stable processes

Autori: Andreas Basse-O’Connor, Mark Podolskij
Pubblicato in: Theory of Probability and Mathematical Statistics, Numero 110, 2024, Pagina/e 3-12, ISSN 0094-9000
Editore: American Mathematical Society
DOI: 10.1090/tpms/1203

On Lasso estimator for the drift function in diffusion models

Autori: Gabriela Ciołek, Dmytro Marushkevych, Mark Podolskij
Pubblicato in: Bernoulli, Numero 31, 2025, ISSN 1350-7265
Editore: Chapman & Hall
DOI: 10.3150/24-bej1781

Semiparametric estimation of McKean-Vlasov SDEs

Autori: Denis Belomestnya, Vytaute Pilipauskait and Mark Podolskij
Pubblicato in: Annales de l'Institut Henri Poincaré, Probabilités et Statistiques, 2023, ISSN 0246-0203
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1214/22-aihp1261

Rate of estimation for the stationary distribution of jump-processes over anisotropic Holder classes

Autori: Amorino, Chiara
Pubblicato in: Electronic Journal of Statistics, Numero 4, 2021, ISSN 1935-7524
Editore: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/21-ejs1913

Optimal convergence rates for the invariant density estimation of jump-diffusion processes

Autori: Amorino, Chiara; Nualart, Eulalia
Pubblicato in: ESAIM: Probability and Statistics, 2020, ISSN 1292-8100
Editore: EDP Sciences
DOI: 10.1051/ps/2022001

On Dantzig and Lasso estimators of the drift in a high dimensional Ornstein-Uhlenbeck model

Autori: Gabriela Ciołek, Dmytro Marushkevych, Mark Podolskij
Pubblicato in: Electronic Journal of Statistics, Numero 14/2, 2020, Pagina/e 4395-4420, ISSN 1935-7524
Editore: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/20-ejs1775

Parameter estimation of discretely observed interacting particle systems

Autori: Chiara Amorino, Akram Heidari, Vytautė Pilipauskaitė, Mark Podolskij
Pubblicato in: Stochastic Processes and their Applications, 2023, ISSN 0304-4149
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.spa.2023.06.011

High-dimensional estimation of quadratic variation based on penalized realized variance

Autori: Kim Christensen, Mikkel Slot Nielsen and Mark Podolskij
Pubblicato in: Statistical Inference for Stochastic Processes, 2023, ISSN 1387-0874
Editore: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s11203-022-09282-8

Hyperbolic Anderson model with time-independent rough noise: Gaussian fluctuations

Autori: Raluca M. Balan, Wangjun Yuan
Pubblicato in: Electronic Journal of Probability, Numero 29, 2024, ISSN 1083-6489
Editore: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/24-ejp1239

Estimation of mixed fractional stable processes using high-frequency data

Autori: Fabian Mies, Mark Podolskij
Pubblicato in: The Annals of Statistics, Numero 51, 2024, ISSN 0090-5364
Editore: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/23-aos2312

Optimal estimation of some random quantities of a Lévy process

Autori: Jevgenijs Ivanovs and Mark Podolskij
Pubblicato in: Electronic Journal of Statistics, 2022, ISSN 1935-7524
Editore: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/21-ejs1928

On a class of stochastic fractional heat equations

Autori: Jian Song, Meng Wang, Wangjun Yuan
Pubblicato in: Proceedings of the American Mathematical Society, Numero 153, 2024, Pagina/e 341-356, ISSN 0002-9939
Editore: American Mathematical Society
DOI: 10.1090/proc/17011

Evolving privacy: Drift parameter estimation for discretely observed i.i.d. diffusion processes under LDP

Autori: Chiara Amorino, Arnaud Gloter, Hélène Halconruy
Pubblicato in: Stochastic Processes and their Applications, Numero 181, 2025, Pagina/e 104557, ISSN 0304-4149
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.spa.2024.104557

Gaussian fluctuations for the wave equation under rough random perturbations

Autori: Raluca M. Balan, Jingyu Huang, Xiong Wang, Panqiu Xia, Wangjun Yuan
Pubblicato in: Stochastic Processes and their Applications, Numero 182, 2025, Pagina/e 104569, ISSN 0304-4149
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.spa.2025.104569

Optimal estimation of the local time and the occupation time measure for an α-stable Lévy process

Autori: Chiara Amorino, Arturo Jaramillo, Mark Podolskij
Pubblicato in: Modern Stochastics: Theory and Applications, 2024, Pagina/e 149-168, ISSN 2351-6046
Editore: VTex
DOI: 10.15559/24-vmsta243

On the nonparametric inference of coefficients of self-exciting jump-diffusion

Autori: Chiara Amorino, Charlotte Dion-Blanc, Arnaud Gloter, Sarah Lemler
Pubblicato in: Electronic Journal of Statistics, Numero 16, 2022, ISSN 1935-7524
Editore: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/22-ejs2019

On spectrum of sample covariance matrices from large tensor vectors

Autori: Wangjun Yuan
Pubblicato in: Latin American Journal of Probability and Mathematical Statistics, Numero 21, 2024, Pagina/e 1527, ISSN 1980-0436
Editore: Instituto Nacional de Matematica Pura e Aplicada
DOI: 10.30757/alea.v21-57

On estimation of quadratic variation for multivariate pure jump semimartingales

Autori: Heiny, Johannes; Podolskij, Mark
Pubblicato in: Stochastic Processes and Their Applications, 2021, ISSN 0304-4149
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.spa.2021.04.016

On eigenvalues of the Brownian sheet matrix

Autori: Jian Song, Yimin Xiao, Wangjun Yuan
Pubblicato in: Stochastic Processes and their Applications, Numero 166, 2023, Pagina/e 104231, ISSN 0304-4149
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.spa.2023.104231

Polynomial rates via deconvolution for nonparametric estimation in McKean–Vlasov SDEs

Autori: Chiara Amorino, Denis Belomestny, Vytautė Pilipauskaitė, Mark Podolskij, Shi-Yuan Zhou
Pubblicato in: Probability Theory and Related Fields, 2024, ISSN 0178-8051
Editore: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00440-024-01346-5

Eigenvalue distributions of high-dimensional matrix processes driven by fractional Brownian motion

Autori: Jian Song, Jianfeng Yao, Wangjun Yuan
Pubblicato in: Random Matrices: Theory and Applications, Numero 13, 2024, Pagina/e 2450009, ISSN 2010-3263
Editore: World Scientific
DOI: 10.1142/s2010326324500096

Limit theorems for general functionals of Brownian local times

Autori: Simon Campese, Nicolas Lengert, Mark Podolskij
Pubblicato in: Electronic Journal of Probability, Numero 29, 2024, ISSN 1083-6489
Editore: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/24-ejp1196

Other (15)

Strong convergence for tensor GUE random matrices

Autori: Benoît Collins and Wangjun Yuan
Pubblicato in: Arxiv, 2024
Editore: Arxiv

Power variations for fractional type infinitely divisible random fields

Autori: Andreas Basse-O'Connor, Vytautė Pilipauskaitė, Mark Podolskij
Pubblicato in: arXiv, 2022
Editore: arXiv

Malliavin calculus for the optimal estimation of the invariant density of discretely observed diffusions in intermediate regime

Autori: Chiara Amorino and Arnaud Gloter
Pubblicato in: arXiv, 2022
Editore: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2208.03253

Semiparametric estimation of McKean-Vlasov SDEs

Autori: Belomestny, Denis; Pilipauskaitė, Vytautė; Podolskij, Mark
Pubblicato in: Numero 1, 2021
Editore: arxiv

High-dimensional estimation of quadratic variation based on penalized realized variance

Autori: Kim Christensen, Mikkel Slot Nielsen and Mark Podolskij
Pubblicato in: arxiv, 2021
Editore: arxiv

Multiple collisions of eigenvalues and singular values of matrix Gaussian field

Autori: Wangjun Yuan
Pubblicato in: Arxiv, 2024
Editore: Arxiv

Quantitative and stable limits of high-frequency statistics of Levy processes: a Stein's method approach

Autori: Chiara Amorino, Arturo Jaramillo, and Mark Podolskij
Pubblicato in: arXiv, 2023
Editore: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2302.05885

Minimax rate for multivariate data under componentwise local differential privacy constraints

Autori: Chiara Amorino and Arnaud Gloter
Pubblicato in: arXiv, 2023
Editore: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2305.10416

Stochastic partial differential equations associated with Feller processes

Autori: Jian Song, Meng Wang, Wangjun Yuan
Pubblicato in: Arxiv, 2023
Editore: Arxiv

Consistent support recovery for high-dimensional diffusions

Autori: Dmytro Marushkevych, Francisco Pina, Mark Podolskij
Pubblicato in: Arxiv, 2025
Editore: Arxiv

Scaling limits of linear random fields on Z2 with general dependence axis

Autori: Vytautė Pilipauskaitė, Donatas Surgailis
Pubblicato in: arXiv, 2022
Editore: arXiv

On nonparametric estimation of the interaction function in particle system models

Autori: Denis Belomestny, Mark Podolskij, Shi-Yuan Zhou
Pubblicato in: Arxiv, 2024
Editore: Arxiv

Minimax rate of estimation for the stationary distribution of jump-processes over anisotropic Holder classes

Autori: Amorino, Chiara
Pubblicato in: arxiv, 2020
Editore: arxiv

Local scaling limits of Lévy driven fractional random fields

Autori: Vytautė Pilipauskaitė, Donatas Surgailis
Pubblicato in: arXiv, 2022
Editore: arXiv

Sampling effects on Lasso estimation of drift functions in high-dimensional diffusion processes

Autori: Chiara Amorino, Francisco Pina, Mark Podolskij
Pubblicato in: Arxiv, 2024
Editore: Arxiv

Thesis and dissertations (2)

Limit theorems for high-frequency data: from semimartingales to ambit fields

Autori: Nicolas Lengert
Pubblicato in: 2024
Editore: UL

Non-parametric Inference for Stochastic Particle Systems

Autori: Shi-Yuan Zhou
Pubblicato in: 2024
Editore: UL