摘要
本文考虑一个形式为$Y_t=X_t^τθ_0+g（V_t）+ϵ_t，t=1，…，n$的部分线性模型，其中${V_t}$是一个$β$零递归马尔可夫链，{$X_t$}是一个严格平稳或非平稳回归元序列，${_t}$为平稳序列。我们建议使用半参数最小二乘（SLS）估计方法来估计$θ_0$和$g（●）$。在一定条件下，我们证明了所提出的$θ_0$的SLS估计仍然是渐近正态的，其速率与平稳时间序列的情形相同。此外，我们还建立了函数$g（●）$的非参数估计的渐近分布。文中给出了一些数值算例，表明我们的理论和估计方法在实际中运行良好。
引用
下载引文
贾晨。
Jiti Gao。
李德贵。
“非平稳回归的半参数回归估计。”
伯努利
18
(2)
678 - 702,
2012年5月。
https://doi.org/10.3150/10-BEJ344
问询处
发布日期：2012年5月
首次在欧几里得项目中提供：2012年4月16日
数字对象标识符：10.3150/10-BEJ344
关键词：渐近理论,非参数估计,零回归时间序列,半参数回归
版权所有©2012伯努利数理统计与概率学会
