Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:0803.2121v1

帮助 | 高级搜索

数学 > 统计理论

arXiv:0803.2121v1 (math)
[提交于 2008年3月14日 ]

标题: 具有长记忆设计和误差的一些异方差回归模型的渐近推断

标题: Asymptotic inference in some heteroscedastic regression models with long memory design and errors

Authors:Hongwen Guo, Hira L. Koul
摘要: 本文讨论了一些具有长记忆(LM)高斯设计和非参数异方差LM移动平均误差的回归模型中基本参数的各种估计量的渐近分布。 在简单线性回归模型中,发现斜率参数最小二乘估计量的一阶渐近分布退化。然而,在二阶,当 $h+H<3/2$时,该估计量具有 $n^{1/2}$-相合性且渐近正态;否则非正态,其中 $h$ 和 $H$ 分别是设计过程和误差过程的长记忆参数。 在更一般的异方差回归模型中,发现条件方差函数 $\sigma^2(x)$ 的一类核型估计量的有限维渐近分布只要满足 $H<(1+h)/2$ 就是正态的;否则非正态。 In addition, in this general model, $\log(n)$-consistency of the local Whittle estimator of $H$ based on pseudo residuals and consistency of a cross validation type estimator of $\sigma^2(x)$ are established. All of these findings are then used to propose a lack-of-fit test of a parametric regression model, with an application to some currency exchange rate data which exhibit LM.
摘要: This paper discusses asymptotic distributions of various estimators of the underlying parameters in some regression models with long memory (LM) Gaussian design and nonparametric heteroscedastic LM moving average errors. In the simple linear regression model, the first-order asymptotic distribution of the least square estimator of the slope parameter is observed to be degenerate. However, in the second order, this estimator is $n^{1/2}$-consistent and asymptotically normal for $h+H<3/2$; nonnormal otherwise, where $h$ and $H$ are LM parameters of design and error processes, respectively. The finite-dimensional asymptotic distributions of a class of kernel type estimators of the conditional variance function $\sigma^2(x)$ in a more general heteroscedastic regression model are found to be normal whenever $H<(1+h)/2$, and non-normal otherwise. In addition, in this general model, $\log(n)$-consistency of the local Whittle estimator of $H$ based on pseudo residuals and consistency of a cross validation type estimator of $\sigma^2(x)$ are established. All of these findings are then used to propose a lack-of-fit test of a parametric regression model, with an application to some currency exchange rate data which exhibit LM.
评论: 发表于http://dx.doi.org/10.1214/009053607000000686的《统计学年鉴》(http://www.imstat.org/aos/),由数学统计研究所(http://www.imstat.org)出版。
主题: 统计理论 (math.ST)
MSC 类: 62M09 (Primary) 62M10, 62M99 (Secondary)
引用方式: arXiv:0803.2121 [math.ST]
  (或者 arXiv:0803.2121v1 [math.ST] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.0803.2121
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: IMS-AOS-AOS0291
相关 DOI: https://doi.org/10.1214/009053607000000686
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Hira L. Koul [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2008 年 3 月 14 日 10:18:36 UTC (209 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.ST
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2008-03
切换浏览方式为:
math
stat
stat.TH

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号