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提出了整数值随机游走过程,推导出该随机游走过程的若干和式的极限分布.证明了无截距、无时间趋势的单位根过程的自回归系数的最小二乘估计量的极限分布不再是Weiner过程的泛函,而是依概率收敛到真值1,最后还用Monte Carlo模拟验证了该结论的合理性.
非平稳INAR(1)过程估计量的极限分布研究
【摘 要】
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提出了整数值随机游走过程,推导出该随机游走过程的若干和式的极限分布.证明了无截距、无时间趋势的单位根过程的自回归系数的最小二乘估计量的极限分布不再是Weiner过程的泛
【机 构】
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西南财经大学统计学院,西南财经大学经济学院
【出 处】
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浙江大学学报：理学版
【发表日期】
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2012年5期
【基金项目】
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教育部人文社科项目(12XJC910001), 国家社会科学基金资助项目(11CJL013), 教育部人文社科项目(10YJC790420), 全国统计科学研究计划项目(2010372), 西南财经大学“211工程三期”统计学国家重点学科建设资助项目,西南财经大学211工程三期青年教师成长项目(211QN09084), 西南财经大学创新人才培养基金资助项目
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