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数学 > 统计理论

arXiv:0805.2029 (math)
[提交于 2008年5月14日 ]

标题: 样本自协方差的长记忆时间序列

标题: Sample autocovariances of long-memory time series

Authors:Lajos Horváth, Piotr Kokoszka
摘要: 我们发现长记忆过程样本自协方差的渐近分布,在有限和无限四阶矩的情况下。 根据矩假设和依赖强度之间的相互作用,存在三种收敛速度和极限分布。 特别是,在实际相关的案例中,标准速率的正态近似并不总是成立。
摘要: We find the asymptotic distribution of the sample autocovariances of long-memory processes in cases of finite and infinite fourth moment. Depending on the interplay of assumptions on moments and the intensity of dependence, there are three types of convergence rates and limit distributions. In particular, a normal approximation with the standard rate does not always hold in practically relevant cases.
评论: 发表于 http://dx.doi.org/10.3150/07-BEJ113 的《伯努利》杂志(http://isi.cbs.nl/bernoulli/)由国际统计学会/伯努利学会(http://isi.cbs.nl/BS/bshome.htm)出版
主题: 统计理论 (math.ST)
引用方式: arXiv:0805.2029 [math.ST]
  (或者 arXiv:0805.2029v1 [math.ST] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.0805.2029
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: IMS-BEJ-BEJ113
相关 DOI: https://doi.org/10.3150/07-BEJ113
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来自: Piotr Kokoszka [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2008 年 5 月 14 日 11:18:05 UTC (64 KB)
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