Scifaro

中文

具有无限方差新息的非平稳AR(p)过程中M估计的渐近理论

应用统计 2016-12-13 v2 统计理论统计理论

作者: Maryam Sohrabi , Mahmoud Zarepour

在 arXiv 上查看 ↗ PDF ↗

摘要

在本文中，我们给出了非平稳AR(p)过程中参数的M估计的渐近分布。新息被假定为属于指数为 $0<\alpha\le2$ 的稳定律的吸引域。特别地，当模型涉及重复单位根或共轭复单位根时，与最小二乘估计相比，M估计具有更高的渐近收敛速率，并且渐近结果可写为伊藤随机积分。

关键词

M估计非平稳AR(p)过程无限方差新息稳定律单位根渐近分布伊藤随机积分

引用

@article{arxiv.1506.05830,
  title  = {Asymptotic Theory for M-Estimates in Unstable AR(p) Processes with Infinite Variance Innovations},
  author = {Maryam Sohrabi and Mahmoud Zarepour},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1506.05830},
  year   = {2016}
}