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非线性自回归序列L1估计的渐近分布
引用本文:周杰,刘三阳,张正策.非线性自回归序列L1估计的渐近分布[J].高校应用数学学报(A辑),2007,22(4):427-432.
作者姓名:周杰  刘三阳  张正策
作者单位:1. 西安电子科技大学,应用数学系,陕西西安,710071
2. 西安交通大学,数学系,陕西西安,710065
摘    要:由于时间序列数据中经常出现的厚尾特征使得通常的估计方法不再具有渐近的正态分布,在误差项二阶矩有限的条件下考虑了非线性自回归序列的L_1估计.采用局部线性近似的方法得到了具有凸样本路径的随机过程,在此基础上利用凸样本路径随机过程弱收敛的性质证明了非线性自回归序列L_1估计的渐近正态性及无偏性.

关 键 词:非线性自回归  L_1估计  弱收敛  渐近正态
文章编号:1000-4424(2007)04-0427-06
收稿时间:2007-03-01
修稿时间:2007年3月1日

Asymptotical distribution of L1-estimator for nonlinear autoregression
ZHOU Jie,LIU San-yang,ZHANG Zheng-ce.Asymptotical distribution of L1-estimator for nonlinear autoregression[J].Applied Mathematics A Journal of Chinese Universities,2007,22(4):427-432.
Authors:ZHOU Jie  LIU San-yang  ZHANG Zheng-ce
Abstract:It is known that the asymptotical distribution of ordinary estimator will not be normal if the time series have the heavy tail.L_1-estimators of unknown parameters in the nonlinear autoregres- sive model are investigated under the assumption that the error terms have the finite 2th moment.By utilizing the local linear approximation approach the stochastic processes with the convex sample path are obtained.With the properties of weak convergence of convex processes the asymptotical normality and unbiasness of L_1-estimator are shown.
Keywords:nonlinear autoregression  L_1-estimator  weak convergence  asymptotical normality
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