拉霍斯·霍瓦思;雷米吉尤斯·雷普斯 加总对AR（1）序列估计量的影响。 （英语） Zbl 1203.62156号 测试 18，第3期，546-567（2009）. 摘要：当基础变量是独立随机系数（AR（1））模型的聚合和时，我们考虑经典过程的最小二乘估计量。我们建立了相应统计量的渐近性，并证明了当样本量或聚集项数或两者趋于无穷大时，该估计量通常不是自回归参数期望值的一致估计量。我们提出了一种修正的偏差修正形式，从而得到一致估计。 引用于2文件 MSC公司： 62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 关键词：最小二乘法;随机系数\（AR（1）\） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Horváth}和\textit{R.Leipus}，测试18，第3期，546--567（2009；Zbl 1203.62156） 全文： 内政部 参考文献： [1] Anderson TW（2003）《多元统计分析导论》。纽约威利 [2] Granger CWJ（1980）长期记忆关系和动态模型的聚合。《经济学杂志》14:227–238·Zbl 0466.62108号 [3] Granger CWJ，Morris MJ（1976），时间序列建模和解释。J R Stat Soc Ser A期刊139:246–257·doi:10.2307/2345178 [4] Lehmann EL（1966）依赖性的一些概念。数学统计年鉴37:1137–1153·Zbl 0146.40601号 ·doi:10.1214/aoms/1177699260 [5] Leipus R，Oppenheim G，Philippe A，Viano M-C（2005）分解方案中的正交序列密度估计。J Stat Plann推断136:2547–2571·Zbl 1090.62095号 ·doi:10.1016/j.jspi.2004年10月18日 [6] Oppenheim G，Viano M-C（2004）随机参数Ornstein–Uhlenbeck或AR过程的聚合：一些收敛结果。《时间序列分析杂志》25:335–350·Zbl 1064.60066号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9892.2004.01775.x [7] Phillips PCB，Moon HR（1999），非平稳面板数据的线性回归极限理论。计量经济学67:1057–1111·Zbl 1056.62532号 ·数字对象标识代码：10.1111/1468-0262.00070 [8] Robinson PM（1978）随机系数自回归模型的统计推断。扫描J统计5:163–168 [9] Shiryaev AN（1996）概率。纽约州施普林格 [10] Zaffaroni P（2004）大型经济体中线性动态模型的同期聚合。《经济学杂志》120:75–102·Zbl 1282.91263号 ·doi:10.1016/S0304-4076（03）00207-0 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。