关于时变自回归过程的递推估计
统计理论
2007-06-13 v1 统计理论
摘要
本文关注非参数设定下时变自回归过程的递推估计。我们重新考察了模型的稳定性,并在时变自回归参数属于适当光滑性类时给出一致结果。对递推估计过程中所用修正项作适当归一化,使得关于新息分布的假设可极为温和。证明了在 的 -Lipschitz 类中,点估计的收敛速度达到极小极大。对于 ,该性质不再成立。这可通过估计误差的渐近展开看出。随后我们提出一种偏差缩减方法以恢复极小极大速度。
引用
@article{arxiv.math/0603047,
title = {On recursive estimation for time varying autoregressive processes},
author = {Eric Moulines and Pierre Priouret and François Roueff},
journal= {arXiv preprint arXiv:math/0603047},
year = {2007}
}
备注
Published at http://dx.doi.org/10.1214/009053605000000624 in the Annals of Statistics (http://www.imstat.org/aos/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)