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迪米特里奥斯五世（Dimitrios V.Vougas）。

简单AR（1）模型中LS/ML和GMM估计的比较。 （英语） Zbl 0968.62537号

Commun公司。统计、仿真计算。 29，第1期，239-258（2000）.
摘要：本文比较了一阶简单高斯自回归（AR（1））模型中的最小二乘（LS）/最大似然（ML）和广义矩量法（GMM）估计。首先，我们证明了通常的LS/ML估计是涉及两个矩条件的一般最小化问题的角点解，而我们设计的新GMM不是。其次，我们在一个简单的AR（1）模型中与通常的LS/ML估计相比，检验了新的GMM估计的渐近性质和有限样本性质。对于稳定和不稳定（单位根）规范，我们证明了两个估计量分布的渐近等价性。然而，在有限样本中，新的GMM估计性能更好。

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

关键词：

稳定的;不稳定高斯AR（1）模型;GMM公司;LS/ML估计器

软件：

沙扎姆
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.V.Vougas}，Commun（公社）。统计、仿真计算。29，第1号，239--258（2000；Zbl 0968.62537）
全文： 内政部

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