Гарантированное оценивание параметров порогового авторегрессионного процесса с условной неоднородностью
| Parent link: | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика/ Томский государственный университет (ТГУ).— , 2007- № 2 (23).— 2013.— [С. 32-41] |
|---|---|
| Main Author: | |
| Corporate Author: | |
| Other Authors: | |
| Summary: | Заглавие с экрана Рассматривается модель пороговой авторегрессии первого порядка с ARCH-шумами. Получены достаточные условия эргодичности процесса. Предложены несмещенные гарантированные оценки авторегрессионных параметров и изучены их асимптотические свойства. A nonlinear autoregressive model TAR/ARCH(1,1) was considered. In the model the value of the autoregressive parameter and the noise variation depend on the value of the process in the previous moment. Sufficient conditions of the ergodicity of the process were obtained. Estimators of the autoregressive parameters if all the process parameters are unknown were constructed. The estimators are unbiased and their variations are bounded from above by values depending of the estimation procedure parameter. Asymptotic properties of the estimators were investigated. Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса |
| Published: |
2013
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://journals.tsu.ru/informatics/&journal_page=archive&id=885&article_id=636 http://elibrary.ru/item.asp?id=19114093 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=648775 |
| Summary: | Заглавие с экрана Рассматривается модель пороговой авторегрессии первого порядка с ARCH-шумами. Получены достаточные условия эргодичности процесса. Предложены несмещенные гарантированные оценки авторегрессионных параметров и изучены их асимптотические свойства. A nonlinear autoregressive model TAR/ARCH(1,1) was considered. In the model the value of the autoregressive parameter and the noise variation depend on the value of the process in the previous moment. Sufficient conditions of the ergodicity of the process were obtained. Estimators of the autoregressive parameters if all the process parameters are unknown were constructed. The estimators are unbiased and their variations are bounded from above by values depending of the estimation procedure parameter. Asymptotic properties of the estimators were investigated. Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса |
|---|