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考虑近非平稳一阶自回归模型,X_t=θ_nX_t-1＋υ_t,其中θ_n=1-γ/n,γ为一固定常数,{υ_t}为一重尾随机扰动项,对θ_n及其最小二乘估计θ_n,采用bootstrap再抽样方法逼近θ_n-θ_n的分布,并证明了该再抽样方法的渐近有效性。
重尾扰动下近非平稳自回归模型的Bootstrap推断
【摘 要】
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考虑近非平稳一阶自回归模型,X_t=θ_nX_t-1＋υ_t,其中θ_n=1-γ/n,γ为一固定常数,{υ_t}为一重尾随机扰动项,对θ_n及其最小二乘估计θ_n,采用bootstrap再抽样方法逼近θ_n-
【机 构】
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浙江工商大学统计与数学学院,浙江财经学院数学与统计学院,浙江大学数学系
【出 处】
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高校应用数学学报：A辑
【发表日期】
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2012年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金（10901138,11126316,11171303）, 浙江省自然科学基金（LQ12A01018）, 浙江省教育厅项目（Y201119891,Y200702241）, 教育部人文社会科学重点研究基地基金资助（11JJD790053）
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