变点存在下的自协方差估计

本文研究在未知数量的均值偏移存在下，对平稳自协方差结构的估计。此处提出并研究了一种 Yule-Walker 矩估计量，用于受均值偏移变点污染的相依时间序列中的自回归参数估计。该估计量基于序列的一阶差分，并被证明在变点数量 $m$ 与序列长度 $N$ 满足 $m/N \rightarrow 0$（当 $N \rightarrow \infty$ 时）时是一致且渐近正态的。