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具有移动平均残差的非线性自回归模型的Whittle似然估计

作者

上市的:
  • 王天豪
  • 夏营村

摘要

Whittle似然估计(WLE)在时间序列分析理论和计算的发展中发挥了重要作用。然而,WLE仅适用于理论谱密度函数(SDF)已知模型参数的模型。在本文中,我们提出了一种基于残差的WLE,称为扩展WLE(XWLE),它可以估计只有部分可用SDF的模型,包括许多具有相关残差的流行时间序列模型。建立了XWLE的渐近性质。特别是,在估计线性ARMA模型时,XWLE与WLE是渐近等价的,并且能够估计带有MA残差甚至带有外生变量的非线性AR模型。通过仿真实例和实际数据分析,验证了XWLE的有限样本性能。

建议引用

  • 王天豪,夏英村,2015。"具有移动平均残差的非线性自回归模型的Whittle似然估计,"美国统计协会杂志《泰勒与弗朗西斯杂志》,第110卷(511),第1083-1099页,9月。
  • 手柄:RePEc:taf:jnlasa:v:110:y:2015:i:511:p:1083-1099
    内政部:10.1080/01621459.2014.946513
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人:

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