[mu]--admissibility of spectral density of strongly dependent random noise in nonlinear regression models

In this paper, we highlight the obtained sufficient conditions, under which the limiting normal distribution covariance matrix of the least squares estimator of the nonlinear regression model parameter with strongly dependent stationary random noise can be represented as an integral of discontinuous and unbounded spectral density of the noise by the regression function spectral measure.

Publication year: 
2009
Issue: 
1
УДК: 
519.21
С. 143–148, укр., Бібліогр.: 10 назв.
References: 

1. Grenander U., Rozenblatt M. Statistical analysis of stationary time series. — N.Y.: John Wiley and Sons, 1957. — 300 р.
2. Ибрагимов И.А., Розанов Ю.А. Гауссовские случайные процессы. — М.: Наука, 1970. — 383 c.
3. Холево А.С. Об оценках коэффициентов регрессии // Теория вероятностей и ее применение. — 1969. — 14. — С. 78—101.
4. Холево А.С. Об асимптотической нормальности оценок коэффициентов регрессии // Там же. — 1971. — 16. — С. 724—728.
5. Ivanov A.V., Leonenko N.N. Statistical Analysis of Random Fields. — Dordrecht-Boston-London: Kluwer Acad. Publ., 1989. — 244 р.
6. Ivanov A.V., Leonenko N.N. Asymptotic theory of nonlinear regression with long-range dependence // Math. Methods of Stat. — 2004. — 13, N 2. — P. 153—178.
7. Anh V.V., Knopova V.P., Leonenko N.N. Continuous — time stochastic processes with cyclical long — range dependence // Aust. N.Z.J. Stat. — 2004. — 46, N 2. — P. 275—296.
8. Серебренников М.Г., Первозванский А.А. Выявление скрытых периодичностей. — М.: Наука, 1965. — 244 с.
9. Ivanov A.V. A solution of the problem of detecting hidden periodicities // Theor. Probability and Math. Statist. — 1980. — N 20. — P. 51—68.
10. Биллингсли П. Сходимость вероятностных мер. — М.: Наука, 1977. — 352 с.

AttachmentSize
2009-1-20.pdf242.83 KB

Тематичні розділи журналу

,