Lamperti 변환 기반 비정상 증가 자기유사 과정의 H 지수 추정 방법

본 논문은 Lamperti 변환을 수정하여 H‑자기유사 과정을 정상 과정으로 변환한 뒤, 알려진 분산 경우와 미지인 분산 경우에 각각 비선형 최소제곱과 Kurtosis 최소화를 이용해 자기유사 지수 H(또는 HK)를 추정하는 일반적인 알고리즘을 제시한다. fBm, sfBm, bfBm, tfBm 등 네 종류의 가우시안 과정에 대해 시뮬레이션을 수행해 일관성과 기존 QV·복소변동 추정기와의 경쟁력을 확인하고, 나일 강 수위 데이터에 적용한 사례도 …

저자: William Wu, Qidi Peng