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Nonparametric estimation for compound Poisson process via variational analysis on measures

机译：量变分析的复合泊松过程非参数估计

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The paper develops new methods of nonparametric estimation of a compound Poisson process. Our key estimator for the compounding (jump) measure is based on series decomposition of functionals of a measure and relies on the steepest descent technique. Our simulation studies for various examples of such measures demonstrate flexibility of our methods. They are particularly suited for discrete jump distributions, not necessarily concentrated on a grid nor on the positive or negative semi-axis. Our estimators also applicable for continuous jump distributions with an additional smoothing step.
机译：本文研究了复合泊松过程的非参数估计新方法。我们的复合（跳跃）测度的关键估计器基于测度功能的级数分解，并依赖于最速下降技术。我们对此类措施的各种示例进行的仿真研究证明了我们方法的灵活性。它们特别适用于离散的跳跃分布，它们不必集中在网格上，也不必集中在正半轴或负半轴上。我们的估算器还适用于具有额外平滑步骤的连续跳跃分布。

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