Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem extremen Verhalten von mehrdimensionalen, stationären, reversiblen Diffusionsprozessen. Betrachtet werden die partiellen Maxima des Prozesses in geeigneten Normen bis zu einem Zeitpunkt T>0. Untersucht wird sowohl die exakte Tail-Asymptotik des Maximum für festes T als auch das Langzeitverhalten im Sinn der klassischen Extremwerttheorie. Dieses Problem lässt sich reduzieren auf die Untersuchung der Spektralasymptotik des Generators des Prozesses mit Dirichlet-Randbedingungen bezüglich beschränkter Gebiete, die sich gegen den ganzen Zustandsraum ausdehnen. Diese Resultate werden angewandt auf mehrdimensionale Diffusionsprozesse in der Finanzmathematik. Es werden multivariate Short-Rate-Modelle vorgestellt und deren extremes Verhalten explizit analysiert. Zudem werden Goodness-of-Fit Tests entwickelt unter besonderer Berücksichtigung der Extrema in den Daten.
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Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem extremen Verhalten von mehrdimensionalen, stationären, reversiblen Diffusionsprozessen. Betrachtet werden die partiellen Maxima des Prozesses in geeigneten Normen bis zu einem Zeitpunkt T>0. Untersucht wird sowohl die exakte Tail-Asymptotik des Maximum für festes T als auch das Langzeitverhalten im Sinn der klassischen Extremwerttheorie. Dieses Problem lässt sich reduzieren auf die Untersuchung der Spektralasymptotik des Generators des Prozesses mit Dirichle...
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