Gennady萨莫罗德尼茨基;斯维特洛扎尔·拉切夫。;Kurz-Kim，Jeong-Ryeol先生;斯托扬诺夫五世。 存在重尾随机回归量和残差的单偏线性估计量的渐近分布。 （英语） Zbl 1131.62013年 普罗巴伯。数学。斯达。 27，第2期，275-302（2007）. 小结：在扰动对称（α）稳定分布假设下，R.布拉特贝格和萨金特[Econometrica 39，501–510（1971）]考虑了具有非随机回归变量的回归模型的无偏线性估计量。我们研究了线性无偏估计量的归一化误差的真值收敛速度和渐近分布。通过这样做，我们允许回归器是随机的，并且扰动是具有有限或无限方差的重尾的，其中回归器和扰动的尾部厚度参数可能不同。 引用于12文件 MSC公司： 62E20型 统计学中的渐近分布理论 62J05型 线性回归；混合模型 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 关键词：收敛速度;随机回归因子;稳定非高斯;有限或无限方差;沉重的尾巴 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Samorodnitsky}等人，Probab。数学。Stat.27，No.2，275--302（2007；Zbl 1131.62013）