Generalized Ornstein-Uhlenbeck Processes and Extensions
The generalized Ornstein-Uhlenbeck process $V_t$ fulfills the stochastic differential equation $dV_t = V_{t-} dU_t + dL_t$ for a bivariate Levy process $(U_t,L_t)_{t\geq 0}$. In this thesis, for a given bivariate Levy process $(U,L)$, necessary and sufficient conditions for the existence of a strictly stationary solution of the stochastic differential equation $dV_t = V_{t-} \, dU_t + dL_t$ are obtained. Noncausal solutions may appear. The form of the stationary solution is determined and shown to be unique in distribution, provided it exists. For non-causal solutions, a sufficient condition for $U$ and $L$ to remain semimartingales with respect to the corresponding expanded filtration is given. Distributional properties of the stationary solutions are analysed. In particular the expectation and autocorrelation function are obtained in terms of the process $(U,L)$ and in several cases of interest the tail behaviour is described. In the case where $U$ has jumps of size $-1$, necessary and sufficient conditions for the law of the solutions to be (absolutely) continuous are given. Finally, a multivariate generalized Ornstein-Uhlenbeck process driven by a Levy process $(X_t,Y_t)_{t\geq 0}$, with $(X_t,Y_t)\in \RR^{d\times d}\times \RR^d,\, d\geq 1,$ is defined. It is shown that this process $(V_t)_{t\geq 0}$ solves the stochastic differential equation $dV_t = dU_t V_{t-} + dL_t$ for another Levy process $(U_t,L_t)_{t\geq 0}$ in $\RR^{d\times d}\times \RR^d$, which is given in terms of $(X,Y)$. Under some extra conditions on the limit behaviour of $\cE(X)$, necessary and sufficient conditions for the existence of strictly stationary solutions are deduced.
Der verallgemeinerte Ornstein-Uhlenbeck Prozess $V_t$ erfüllt die stochastische Differentialgleichung $dV_t = V_{t-} dU_t + dL_t$ für einen bivariaten Levyprozess $(U_t,L_t)_{t\geq 0}$. In dieser Arbeit werden für einen gegebenen bivariaten Levyprozess $(U,L)$ hinreichende und notwendige Bedingungen für die Existenz einer strikt stationären Lösung der stochastischen Differentialgleichung $dV_t = V_{t-} dU_t + dL_t$ entwickelt. Nicht-kausale Lösungen können auftreten. Die Form der stationären Lösungen wird bestimmt und es wird gezeigt, dass diese, sofern sie existieren, eindeutig in Verteilung sind. Für nicht-kausale Lösungen wird eine hinreichende Bedingung angegeben unter welcher $U$ und $L$ bezüglich der zugehörigen erweiterten Filtration Semimartingale bleiben. Verteilungseigenschaften der stationären Lösungen werden analysiert. Insbesondere werden Erwartungswert und Autokovarianzfunktion in Abhängigkeit von $U$ und $L$ ermittelt sowie das Tailverhalten in verschiedenen Situationen beschrieben. Für den Fall, dass $U$ Sprünge der Größe $-1$ besitzt, werden hinreichende und notwendige Bedingungen für Absolutstetigkeit und Stetigkeit der Lösungen angegeben. Schließlich wird der von einem Levyprozess $(X_t,Y_t)_{t\geq 0}$ mit $(X_t,Y_t)\in \RR^{d\times d}\times \RR^d,\, d\geq 1,$ getriebene multivariate verallgemeinerte Ornstein-Uhlenbeck Prozess definiert. Es wird gezeigt, dass dieser Prozess die stochastische Differentialgleichung $dV_t = dU_t V_{t-} + dL_t$ für einen weiteren Levyprozess $(U_t,L_t)_{t\geq 0}$ in $\RR^{d\times d}\times \RR^d$ löst, wobei $(U_t,L_t)_{t\geq 0}$ in Abhängigkeit von $(X,Y)$ angegeben wird. Unter Zusatzbedingungen an das Grenzverhalten von $\cE(X)$, werden hinreichende und notwendige Bedingungen für die Existenz strikt stationärer Lösungen ermittelt.
Preview
Cite
Access Statistic
Rights
Use and reproduction:
All rights reserved