En la densidad de transición del modelo 3/2 no homogéneo en el tiempo: un enfoque unificado para modelos relacionados con el proceso de Bessel al cuadrado
Autores: Meesa, Rattiya; Boonklurb, Ratinan; Sutthimat, Phiraphat
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
En la densidad de transición del modelo 3/2 no homogéneo en el tiempo: un enfoque unificado para modelos relacionados con el proceso de Bessel al cuadrado
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Función de densidad de probabilidad de transición
Modelo 3/2 no homogéneo en el tiempo
Polinomio de Bell
Fórmulas de polinomio de Laguerre
Momentos condicionales
Simulaciones de Monte Carlo
Licencia
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Citaciones: Sin citaciones
Derivamos una representación de serie infinita para la función de densidad de probabilidad (PDF) de probabilidad de transición del modelo 3/2 no homogéneo en el tiempo, expresando todos los coeficientes en términos de fórmulas de polinomios de Bell y polinomios generalizados de Laguerre. De esta serie, obtenemos expresiones explícitas para todos los momentos condicionales del proceso de varianza, recuperando las fórmulas familiares homogéneas en el tiempo cuando los parámetros son constantes. Experimentos numéricos ilustran que tanto la densidad como la serie de momentos convergen rápidamente, y las distribuciones resultantes concuerdan con simulaciones de Monte Carlo de alta precisión. Finalmente, demostramos que el mismo enfoque se extiende a una amplia familia de difusiones no afines y variables en el tiempo, proporcionando un marco general para obtener PDFs de transición y momentos en modelos avanzados.
Descripción
Derivamos una representación de serie infinita para la función de densidad de probabilidad (PDF) de probabilidad de transición del modelo 3/2 no homogéneo en el tiempo, expresando todos los coeficientes en términos de fórmulas de polinomios de Bell y polinomios generalizados de Laguerre. De esta serie, obtenemos expresiones explícitas para todos los momentos condicionales del proceso de varianza, recuperando las fórmulas familiares homogéneas en el tiempo cuando los parámetros son constantes. Experimentos numéricos ilustran que tanto la densidad como la serie de momentos convergen rápidamente, y las distribuciones resultantes concuerdan con simulaciones de Monte Carlo de alta precisión. Finalmente, demostramos que el mismo enfoque se extiende a una amplia familia de difusiones no afines y variables en el tiempo, proporcionando un marco general para obtener PDFs de transición y momentos en modelos avanzados.