Codifference can detect ergodicity breaking and non-Gaussianity

We show that the codifference is a useful tool in studying the ergodicity breaking and non-Gaussianity properties of stochastic time series. While the codifference is a measure of dependence that was previously studied mainly in the context of stable processes, we here extend its range of applicability to random-parameter and diffusing-diffusivity models which are important in contemporary physics, biology and financial engineering. We prove that the codifference detects forms of dependence and ergodicity breaking which are not visible from analysing the covariance and correlation functions. We also discuss a related measure of dispersion, which is a nonlinear analogue of the mean squared displacement.

Metadaten
Verfasserangaben:	Jakub Ślęzak ORCiD, Ralf Metzler ORCiD GND, Marcin Magdziarz ORCiD
URN:	urn:nbn:de:kobv:517-opus4-436178
DOI:	https://doi.org/10.25932/publishup-43617
Titel des übergeordneten Werks (Deutsch):	Postprints der Universität Potsdam Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe
Schriftenreihe (Bandnummer):	Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe (748)
Publikationstyp:	Postprint
Sprache:	Englisch
Datum der Erstveröffentlichung:	09.10.2019
Erscheinungsjahr:	2019
Veröffentlichende Institution:	Universität Potsdam
Datum der Freischaltung:	09.10.2019
Freies Schlagwort / Tag:	anomalous diffusion; diffusion; stochastic time series
Ausgabe:	748
Seitenanzahl:	25
Quelle:	New Journal of Physics 21 (2019) DOI: 10.1088/1367-2630/ab13f3
Organisationseinheiten:	Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
DDC-Klassifikation:	5 Naturwissenschaften und Mathematik / 53 Physik / 530 Physik
Peer Review:	Referiert
Publikationsweg:	Open Access
Lizenz (Deutsch):	Creative Commons - Namensnennung, 3.0 Deutschland
Externe Anmerkung:	Bibliographieeintrag der Originalveröffentlichung/Quelle