全通时间序列模型的基于秩估计
统计理论
2007-08-22 v1 统计理论
摘要
若自回归多项式的所有根均为移动平均多项式根的倒数，反之亦然，则称该自回归移动平均模型为全通时间序列模型。全通模型适用于识别和建模非因果及不可逆的自回归移动平均过程。我们建立了全通模型参数的基于秩估计量的渐近正态性和一致性。这些估计量是通过最小化 Jaeckel [Ann. Math. Statist. 43 (1972) 1449--1458] 给出的基于秩的残差离散度函数而获得的。这些估计量具有与最大似然估计量相同的渐近效率，且具有稳健性。我们通过模拟研究了估计量在有限样本下的表现，并将秩估计应用于模拟水枪地震图的解卷积中。
引用
@article{arxiv.0708.1929,
title = {Rank-based estimation for all-pass time series models},
author = {Beth Andrews and Richard A. Davis and F. Jay Breidt},
journal= {arXiv preprint arXiv:0708.1929},
year = {2007}
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评论
Published at http://dx.doi.org/10.1214/009053606000001316 in the Annals of Statistics (http://www.imstat.org/aos/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)