塞弗里安·恩库伦齐扎;阿卜杜勒卡迪尔·侯赛因 平稳高斯过程中记忆参数的收缩估计。 （英语） Zbl 1328.62187号 Commun公司。统计、理论方法 44，第8期，1580-1591（2015）. 摘要：在平稳高斯过程中正确有效地估计记忆参数是一个重要问题，因为否则，基于所得时间序列的预测会产生误导。另一方面，如果通过一些假设限制怀疑记忆参数落在较小的子空间中，则很难决定是使用基于受限空间的估计量，还是在整个参数空间上使用非受限估计量。在本文中，我们提出了平稳高斯时间序列过程记忆参数的James-Stein型估计，它可以有效地合并假设限制。我们从理论上证明了所提出的估计在整个参数空间上比通常的无限制最大似然估计更有效。 引用于1文件 MSC公司： 62层30 约束条件下的参数化推理 62甲12 多元分析中的估计 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索） 关键词：渐近分布风险;约束推理;MLE公司;QMLE公司;收缩估计器;平稳高斯过程 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Nkurunziza}和\textit{A.Hussein}，Commun。Stat.，理论方法44，No.8，1580--1591（2015；Zbl 1328.62187） 全文： 内政部 参考文献： [1] 内政部：10.1007/3-540-44832-2_13·doi:10.1007/3-5440-44832-2_13 [2] 内政部：10.1007/978-1-4612-4842-2·doi:10.1007/978-1-4612-4842-2 [3] James W.，程序。伯克利第四交响乐团。数学。统计师。普罗巴伯。第361页–（1961年） [4] G.G.法官，《计量经济学中预检验和Stein-rule估计的统计含义》（1978年）·Zbl 0395.62078号 [5] 内政部：10.1007/s001840300273·Zbl 1079.62069号 ·doi:10.1007/s001840300273 [6] 内政部：10.1080/03610910600591453·Zbl 1093.62026号 ·doi:10.1080/03610910600591453 [7] 内政部：10.1017/S0266466611000399·Zbl 1298.62044号 ·doi:10.1017/S0266466611000399 [8] Mukherjee K.，JSPI第69页，第319页–（1998年） [9] Nkurunziza S.，统计学。J.理论。申请。统计46（3）第305页–（2012） [10] DOI:10.1051/ps/201015·Zbl 1302.62184号 ·doi:10.1051/ps/201015 [11] DOI:10.1002/asmb.775·Zbl 1224.91173号 ·doi:10.1002/asmb.775 [12] Peters E.E.，《分形市场分析：将混沌理论应用于投资和经济》（1994年） [13] 内政部：10.1137/1137057·doi:10.1137/1137057 [14] 内政部：10.1002/0471773751·Zbl 1094.62024号 ·doi:10.1002/0471773751 [15] 电话：10.1142/9789812385192·doi:10.1142/9789812385192 [16] 内政部：10.1007/978-1-4612-1162-4·doi:10.1007/978-1-4612-1162-4 [17] 内政部：10.1080/03610920902947741·Zbl 1175.62098号 ·doi:10.1080/03610920902947741 [18] DOI:10.3150/08-BEJ143·Zbl 1200.62111号 ·doi:10.3150/08-BEJ143 [19] 数字对象标识码：10.1111/j.1467-9892.2010.00700.x·Zbl 1290.62064号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9892.2010.00700.x 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。