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一类不可观测ARMA过程参数的最小方差估计的强相容性

Strong consistence of minimum variance estimation of parameters in an unobservable ARMA process
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摘要 本文讨论一类不可观测ARMA过程{u1}参数的估计,基于N个可观测的样本值x1,x2,……,xN,其中xt=ut+δt,1≤t≤N,假设{δt}满足另一个ARMA方程,我们给出参数的最小方差估计量,并证明了这些估计量的强相容性。 This paper discusses the estimation of parameters of an unobservable ARMA process {ut}, on the basis of samples with N observables: x1, x2, ……,xN, where xt =ut+δt and 1≤t≤N, on the assumption that {δt} is satisfied by another ARMA pro- cess. We give the minimum variance estimators and then prove the strong consistence of these estimators.
作者 陈家鑫
机构地区 汕头大学数学系
出处 《汕头大学学报(自然科学版)》 1997年第2期1-11,共11页 Journal of Shantou University:Natural Science Edition
关键词 ARMA过程 参数估计 强相容性 最小方差估计 error-in-variable model spectral density function periodogram mini- mum variance eatimator strong coinsistent estimator
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