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用小波变换方法提出ARFIMA（p，d，q）模型中分形差分参数d的另一种极大似然估计（MLE）．这种极大似然估计被证明是相合的和渐近正态的．仿真结果显示这种极大似然估计偏差较小，并且与Tse的估计值相比较有更小的根均方误差（RMSE），该方法估计长记忆时间序列是有效的．
在ARFIMA模型中使用小波的另一种极大似然估计
【摘 要】
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用小波变换方法提出ARFIMA（p，d，q）模型中分形差分参数d的另一种极大似然估计（MLE）．这种极大似然估计被证明是相合的和渐近正态的．仿真结果显示这种极大似然估计偏差较小，并且与Tse的估
【机 构】
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南京邮电大学通达学院,南京师范大学数学科学学院
【出 处】
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南京师大学报：自然科学版
【发表日期】
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2010年1期
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