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相依随机变量的极限定理及其在自回归模型中的应用。 (英语) Zbl 1227.62075号

摘要:本文研究了一阶自回归模型,该模型是在允许弱相关创新的一般时间序列背景下建立的。设\(\{X_{t}\}\)是由\(X_t=\sum_{k=0}^\infty\psi_k\varepsilon_{t-k}\)定义的线性过程,其中\(\{psi_k \),\(k\geq0\}\)为实数序列,\(\。证明了两个结果。在第一个结果中,假设(varepsilon_k),(k\geq1)是一个渐近线性负象限相关(ALNQD)随机变量序列,作者找到了最小二乘估计的极限分布和相关的回归(t)统计量。有趣的是,在i.i.d.创新的假设下,极限分布与早期工作中发现的分布相似。在第二个结果中,作者证明了当({varepsilon_k),(k\geq1\})是负相关(NA)随机变量序列,并且(psi_0=1),(psi_k=0),(k \geq1)时,最小二乘估计不是自回归参数的强相合估计。

MSC公司:

62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62E20型 统计学中的渐近分布理论
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
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全文: 内政部

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