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May 2017 Poisson approximation of point processes with stochastic intensity, and application to nonlinear Hawkes processes
Giovanni Luca Torrisi
Ann. Inst. H. Poincaré Probab. Statist. 53(2): 679-700 (May 2017). DOI: 10.1214/15-AIHP730

Abstract

We give a general inequality for the total variation distance between a Poisson distributed random variable and a first order stochastic integral with respect to a point process with stochastic intensity, constructed by embedding in a bivariate Poisson process. We apply this general inequality to first order stochastic integrals with respect to a class of nonlinear Hawkes processes, which is of interest in queueing theory, providing explicit bounds for the Poisson approximation, a quantitative Poisson limit theorem, confidence intervals and asymptotic estimates of the moments.

Nous donnons une inégalité générale pour la distance en variation totale entre une variable de Poisson aléatoire et une intégrale stochastique par rapport à un processus ponctuel avec une intensité stochastique, construite par plongement dans un processus de Poisson bivarié. Nous appliquons cette inégalité générale aux intégrales stochastiques par rapport à une classe de processus de Hawkes non linéaires, ce qui a un intérêt en théorie des files d’attente, en fournissant des bornes explicites pour l’approximation Possonienne, ainsi qu’un théorème limite Poissonien quantitatif et des intervalles de confiance et estimatées asymptotiques des moments.

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Giovanni Luca Torrisi. "Poisson approximation of point processes with stochastic intensity, and application to nonlinear Hawkes processes." Ann. Inst. H. Poincaré Probab. Statist. 53 (2) 679 - 700, May 2017. https://doi.org/10.1214/15-AIHP730

Information

Received: 23 December 2014; Revised: 2 October 2015; Accepted: 10 November 2015; Published: May 2017
First available in Project Euclid: 11 April 2017

zbMATH: 1367.60020
MathSciNet: MR3634270
Digital Object Identifier: 10.1214/15-AIHP730

Subjects:
Primary: 60F05 , 60G55

Keywords: Chen–Stein’s method , Clark–Ocone formula , Confidence interval , Erlang loss system , Hawkes process , Malliavin’s calculus , Poisson approximation , Stochastic intensity

Rights: Copyright © 2017 Institut Henri Poincaré

Vol.53 • No. 2 • May 2017
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