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具有离散时间数据的线性连续长记忆过程的最大似然估计。 (英语) Zbl 1101.62080号

摘要:我们开发了一类新的时间连续自回归分数积分滑动平均(CARFIMA)模型,该模型可用于建模规则间隔和不规则间隔的离散时间长记忆数据。我们推导了平稳CARFIMA模型的自方差函数,并基于离散时间数据,通过新息算法研究了具有CARFIMA误差的回归模型的最大似然估计。证明了最大似然估计量是渐近正态的,并通过仿真研究了其有限样本性质。通过一项环境研究的数据集证明了所提出方法的有效性。

MSC公司:

62M10个 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
65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)

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全文: 内政部

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