基于多维增量比统计量的记忆参数自适应估计与拟合优度检验
统计理论
2011-09-26 v2 统计理论
摘要
增量比(IR)统计量最初由Surgailis等人(2007)定义并研究，用于估计平稳或增量平稳高斯过程的记忆参数。本文针对平稳过程提出了三项扩展。首先，建立了由多个IR统计量组成的向量的多维中心极限定理。其次，由此定理可推导出拟合优度χ²型检验。最后，该定理允许构建估计量和检验的自适应版本，并在一般半参数框架下进行研究。长记忆参数的自适应估计量被证明具有神谕性质。模拟实验证实了该估计量和检验具有良好的精度和鲁棒性，即使在非高斯情况下也是如此。
引用
@article{arxiv.1010.0426,
title = {Adaptive estimator of the memory parameter and goodness-of-fit test using a multidimensional increment ratio statistic},
author = {Jean-Marc Bardet and Béchir Dola},
journal= {arXiv preprint arXiv:1010.0426},
year = {2011}
}
备注
Journal of Multivariate Analysis (2011) 1-24