We prove the existence of the persistence exponent $$-\log\lambda:=\lim_{n\to\infty}\frac{1}{n}\log \mathbb{P}_\mu(X_0\in S,\ldots,X_n\in S)$$ for a class of time homogeneous Markov chains $\{X_i\}_{i\geq 0}$ in a Polish space, where $S$ is a Borel measurable set and $\mu$ is the initial distribution. Focusing on the case of AR($p$) and MA($q$) processes with $p,q\in N$ and continuous innovation distribution, we study the existence of $\lambda$ and its continuity in the parameters, for $S=\mathbb{R}_{\geq 0}$. For AR processes with log-concave innovation distribution, we prove the strict monotonicity of $\lambda$. Finally, we compute new explicit exponents in several concrete examples.


翻译:我们证明波兰空间内存在美元(美元)和美元(美元)的持久性Exponent $(美元)和美元(美元)的原始发行。我们以美元(美元)的AR(美元)和MA(美元)的个案和持续的创新分配为重点,我们研究了美元(美元)的存在及其在参数中的连续性,以美元(美元)和美元(美元)的参数。对于带有日志组合创新分配的AR进程,我们证明了美元(美元)的严格单一性。最后,我们在若干具体例子中进行了新的明确引用。

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马尔可夫链,因安德烈·马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当前以前的历史状态)对于预测将来(即当前以后的未来状态)是无关的。 在马尔可夫链的每一步,系统根据概率分布,可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移,与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。随机漫步就是马尔可夫链的例子。随机漫步中每一步的状态是在图形中的点,每一步可以移动到任何一个相邻的点,在这里移动到每一个点的概率都是相同的(无论之前漫步路径是如何的)。
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