可能误设的 MA(1) 模型的递推估计：一般算法的收敛性
统计理论
2007-06-13 v1 统计理论
摘要
我们引入一种方便的一般形式的递推算法，用于估计一阶滑动平均模型的系数，并针对正确设定与误设的 MA(1) 模型均获得收敛结果。该算法在无监控情形下涵盖了伪线性回归（PLR——亦称 AML 与 ）以及递推最大似然（）。受 Hannan（1980）方法的启发，我们的收敛结果是间接获得的：通过证明该递推序列可被一个满足较简单（Robbins-Monro 型）递推的序列逼近，而适用于我们情形的此类收敛结果近来已被建立。
引用
@article{arxiv.math/0702764,
title = {Recursive estimation of possibly misspecified MA(1) models: Convergence of a general algorithm},
author = {James L. Cantor and David F. Findley},
journal= {arXiv preprint arXiv:math/0702764},
year = {2007}
}
备注
Published at http://dx.doi.org/10.1214/074921706000000932 in the IMS Lecture Notes Monograph Series (http://www.imstat.org/publications/lecnotes.htm) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)