Convergence de mesures spectrales aléatoires et applications à des principes d'invariance - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Statistical Inference for Stochastic Processes Année : 2000

Convergence de mesures spectrales aléatoires et applications à des principes d'invariance

Résumé

Nous présentons un cadre unificateur pour un certain nombre de résultats connus de convergence en loi pour des processus admettant une représentation linéaire par rapport à un bruit blanc faible pour lequel il existe un principe d’invariance faible. Nous montrons que ce principe d’invariance est équivalent à la convergence d’une suite de mesures aléatoires spectrales. Ceci permet d’affaiblir les hypothèses usuelles et donc d’obtenir des résultats nouveaux de convergence en loi, notamment pour des processus à longue portée.

Dates et versions

hal-02698505 , version 1 (01-06-2020)

Identifiants

Citer

Gabriel Lang, Philippe Soulier. Convergence de mesures spectrales aléatoires et applications à des principes d'invariance. Statistical Inference for Stochastic Processes, 2000, 3 (1/2), pp.41-51. ⟨10.1023/A:1009941503489⟩. ⟨hal-02698505⟩
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