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Masanobu Taniguchi

高斯ARMA过程最小对比度估计的Edgeworth展开的有效性。 （英语） Zbl 0612.62119号

《多元分析杂志》。 21, 1-28 (1987).
本文的最终目的是仔细研究标量高斯ARMA过程参数估计的高阶效率方面。特别考虑了最大似然（ML）估计或准最大似然估计（QML）的调整，以实现渐近中值无偏性（AMU）。拟最大似然估计量是指一个最小化\[（*）\quad\int^{\pi}_{-\pi}\{\log f_{\theta}（\lambda）+\frac{I_T^{T}（T）_{1} X（X）_te^{it\lambda}|^2，\]\（f{theta}（λ）是光谱密度。估计量是k阶AMU，如果\[|P_{\theta}\{T^{1/2}（{\tile\theta{-\theta）\leq0\}-1/2|=o（T^{-（k-1）/2}）。\]ML和QML程序被推广到满足等式的一类“最小对比度估计器”\[T型^{-1}X_T’A（θ）^{-1}乙（θ）A（θ）^{-1}X_T=b（θ）。\]这里A（θ）、B（θ。所使用的技术是建立（{hat\theta}+T^{-1}m（{ha\theta}））的Edgeworth展开式的有效性，其中（{hat_theta}是最小对比度估计器，选择m（{hat\theta}）来实现AMU，例如，对于（k=2.\）
这篇论文很难阅读，有大量的特殊符号，但并不是所有的符号都解释得很清楚。
审核人：E.J.汉南

引用于5文件

MSC公司：

2009年6月26日 非马尔可夫过程：估计
62M15型 随机过程和谱分析的推断
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质

关键词：

高阶效率;标量高斯ARMA过程;最大似然;渐近中值无偏性;拟最大似然估计量;光谱密度;最小对比度估计;埃奇沃斯展式
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Taniguchi}，J.多元分析。21、1--28（1987年；Zbl 0612.62119）
全文： 内政部

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