不稳定自回归过程序贯最小二乘估计的渐近正态性
统计理论
2008-10-07 v1 统计理论
摘要
为了估计不稳定自回归AR(p)中的未知参数，本文提出了一种序贯最小二乘估计，其停止时间由观测到的Fisher信息矩阵的迹定义。与普通最小二乘估计相比，序贯最小二乘估计的极限分布被证明对于位于稳定区域内部及其边界部分上的参数向量是正态的。序贯最小二乘估计的渐近正态性由观测到的Fisher信息矩阵的一个新性质保证，该性质在AR(p)过程的稳定区域内部及其边界部分上都成立。推导了停止时间的渐近分布。
引用
@article{arxiv.0810.1004,
title = {On asymptotic normality of sequential LS-estimates of unstable autoregressive processes},
author = {Leonid Galtchouk and Victor Konev},
journal= {arXiv preprint arXiv:0810.1004},
year = {2008}
}