【摘 要】
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该文基于噪声序列具有重尾分布的因果、平稳自回归滑动平均[ARMA(p,q)]过程,给出了其逆自相关函数的定义,并且给出了逆自相关函数的G-谱估计.基于点过程的收敛性,证明了这一
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该文基于噪声序列具有重尾分布的因果、平稳自回归滑动平均[ARMA(p,q)]过程,给出了其逆自相关函数的定义,并且给出了逆自相关函数的G-谱估计.基于点过程的收敛性,证明了这一估计是弱相合的.从而通过逆自相关函数得到了ARMA(p,q)过程MA部分的参数的另一种矩估计方法,Cleveland-Parzen估计.此外该文还对具有重尾分布的一阶自回归非平稳[AR(1)]模型进行了研究.得到了参数θ=-1时最小二乘估计θ<,n>的相合性,并且证明了其极限分布是Levy过程的函数,这在单位根测试中是非常有用的.
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