检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:傅可昂[1] 丁丽 李婷 陈豪 何文凯 FU Keang;DING Li;LI Ting;CHEN Hao;HE Wenkai(School of Statistics and Mathematics,Zhejiang GongshangUniversity,Hangzhou 310018,China)
机构地区:[1]浙江工商大学统计与数学学院
出 处:《浙江大学学报(理学版)》2019年第4期416-421,共6页Journal of Zhejiang University(Science Edition)
基 金:浙江省自然科学基金资助项目(LY17A01004);教育部人文社科研究青年基金项目(17YJC910002);浙江省一流学科A类项目(浙江工商大学统计学);浙江工商大学研究生科研创新基金项目
摘 要:考虑随机系数自回归模型yt=Φtyt-1+ut,其中Φt为随机系数,ut为随机误差。在允许Φt与ut相依以及Εu^4t无穷的条件下,构造了误差方差的自加权估计,并证明了该估计的渐近正态性。最后通过数值模拟,说明自加权估计的稳健和有效性。Consider the random coefficient autoregressive model yt =Φt yt - 1 + u t, in which the random coefficients are permitted to be correlated with the random errors. A robust self-weighted M-estimator of the error variance is proposed, and shown to be asymptotically normal with Eu^4t being possibly infinite. Some simulation studies are also given to show the good performance of the self-weighted estimator.
关 键 词:广义随机系数自回归 误差方差 自加权估计 渐近正态
分 类 号:O212.1[理学—概率论与数理统计]
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