<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.0 20120330//EN" "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" article-type="other">
<front>
<journal-meta>
<journal-id journal-id-type="publisher-id">VMSTA</journal-id>
<journal-title-group><journal-title>Modern Stochastics: Theory and Applications</journal-title></journal-title-group>
<issn pub-type="epub">2351-6054</issn><issn pub-type="ppub">2351-6046</issn><issn-l>2351-6046</issn-l>
<publisher>
<publisher-name>VTeX</publisher-name><publisher-loc>Mokslininkų g. 2A, 08412 Vilnius, Lithuania</publisher-loc>
</publisher>
</journal-meta>
<article-meta>
<article-id pub-id-type="publisher-id">VMSTA134KI</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.15559/26-VMSTA134KI</article-id>
<article-categories><subj-group subj-group-type="heading">
<subject>Keywords Index</subject></subj-group></article-categories>
<title-group>
<article-title>Keywords index</article-title><subtitle>Volume 13, 2026</subtitle>
</title-group>
<pub-date pub-type="ppub"><year>2026</year></pub-date><volume>13</volume><issue>4</issue><fpage>567</fpage><lpage>568</lpage>
<permissions><copyright-statement>© 2026 The Author(s). Published by VTeX</copyright-statement><copyright-year>2026</copyright-year>
<license license-type="open-access" xlink:href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
<license-p>Open access article under the <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">CC BY</ext-link> license.</license-p></license></permissions>
</article-meta>
</front>
<body>
<p>AP@k – 357</p>
<p>area under the curve (AUC) – 57</p>
<p>asymptotic growth – 169</p>
<p>asymptotic normality – 1, 341</p>
<p>bandwidth selection – 1</p>
<p>cancellable American options – 83</p>
<p>Caputo derivative – 303</p>
<p>cauchy residue principle – 461</p>
<p>Chinese restaurant process – 289</p>
<p>classical risk model – 387</p>
<p>compound Poisson approximation – 409</p>
<p>confidence interval – 57</p>
<p>continuous-time random walk – 149</p>
<p>contractive operators – 387</p>
<p>convolution of distributions – 409</p>
<p>cyclic long memory – 505</p>
<p>deficit at ruin – 387</p>
<p>dicretization – 169</p>
<p>diffusion – 387</p>
<p>dynamic cutting – 531</p>
<p>Erlang service distribution – 433</p>
<p>Euler-Maruyama scheme – 531</p>
<p>evaluation metrics – 357</p>
<p>expectation and variance – 357</p>
<p>extreme value index – 341</p>
<p>family-wise scaling process – 195</p>
<p>first-passage time – 149</p>
<p>first-return time – 149</p>
<p>fractional Brownian motion – 255, 303</p>
<p>fractional diffusion – 149</p>
<p>fractional integrals – 483</p>
<p>fractional kinetics – 149</p>
<p>fractional quasi-ergodicity – 39</p>
<p>fractional Riesz-Bessel equations – 505</p>
<p>game options – 83</p>
<p>Gaussian processes – 483</p>
<p>general branching process – 19</p>
<p>general filtration – 117</p>
<p>generalized backward stochastic differential equation – 117</p>
<p>growing dimension – 375</p>
<p>Hall class – 341</p>
<p>Hermite process – 255</p>
<p>Hill estimator – 341</p>
<p>impact of the penalty – 83</p>
<p>information retrieval – 357</p>
<p>inverse mixed stable subordinator – 433</p>
<p>iterated perturbed random walk – 19</p>
<p><inline-formula id="j_vmsta134ki_ineq_001"><alternatives><mml:math>
<mml:msup>
<mml:mrow>
<mml:mi mathvariant="double-struck">L</mml:mi>
</mml:mrow>
<mml:mrow>
<mml:mi mathvariant="italic">p</mml:mi>
</mml:mrow>
</mml:msup></mml:math><tex-math><![CDATA[${\mathbb{L}^{p}}$]]></tex-math></alternatives></inline-formula>-solution – 117</p>
<p>Langevin equation – 169</p>
<p>large deviations – 483</p>
<p>LaTeX – 275</p>
<p>law of the iterated logarithm – 19</p>
<p>least squares estimator – 169</p>
<p>Lévy basis – 225</p>
<p>Lévy process – 39</p>
<p>Lévy-driven SDE – 531</p>
<p>local linear regression – 1</p>
<p>logistic regression – 57</p>
<p>long-range dependence – 195, 225</p>
<p>MAP@k – 357</p>
<p>Matérn kernel – 505</p>
<p>matrix Mittag-Leffler function – 461</p>
<p>Mittag-Leffler function – 433</p>
<p>mixture with varying concentrations – 1</p>
<p>multiscaling limit theorems – 505</p>
<p>multiset – 289</p>
<p>nonparametric regression – 1</p>
<p>optimal boundaries – 83</p>
<p>optimal strategies – 83</p>
<p>Ornstein–Uhlenbeck – 255</p>
<p>Ornstein–Uhlenbeck process – 225</p>
<p>parameter estimation – 255</p>
<p>phase type distribution – 461</p>
<p>pseudo-Poisson process – 195</p>
<p>quasi-ergodicity – 39</p>
<p>quasi-mixing limit – 39</p>
<p>queueing system – 461</p>
<p>random metric space – 375</p>
<p>random partial differential equations – 505</p>
<p>random permutations – 289</p>
<p>random rankings – 357</p>
<p>random walk – 375</p>
<p>ranking algorithms – 357</p>
<p>receiver operating characteristic (ROC) – 57</p>
<p>recommendation systems – 357</p>
<p>reproducing kernel Hilbert spaces – 483</p>
<p>ruin probability – 387</p>
<p>self-decomposable distribution – 225</p>
<p>semi-Markov processes – 275</p>
<p>shot-noise process – 225</p>
<p>Sparre Andersen theorem – 149</p>
<p>spectral – 39</p>
<p>spectral density – 195</p>
<p>spectral singularities – 505</p>
<p>state probabilities – 433</p>
<p>stochastic functional differential equation – 303</p>
<p>stochastic Lipschitz generators – 117</p>
<p>stochastic monotone generators – 117</p>
<p>strong consistency – 169</p>
<p>submartingale condition for weak convergnce – 275</p>
<p>sums of random vectors – 409</p>
<p>tempered fractional process – 169</p>
<p>the first uniform Kolmogorov theorem – 409</p>
<p>time delay – 303</p>
<p>total variation metric – 409</p>
<p>U-statistics – 57</p>
<p>viability – 303</p>
<p>weak convergence of probability measures – 275</p>
<p>Wiener chaos – 255</p>
</body>
</article>
