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자료유형
학술저널
저자정보
So, Beong-o (Department of Statistics, Ewha Womens University, Seodaemun, Seoul 120-750)
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제24권 제1호
발행연도
1995.1
수록면
149 - 160 (12page)

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We consider the problem of optimal adaptive estiamtion of the euclidean parameter vector $\theta$ of the univariate non-linerar autogressive time series model ${X_t}$ which is defined by the following system of stochastic difference equations ; $X_t = \sum^p_{i=1} \theta_i \cdot T_i(X_{t-1})+e_t, t=1, \cdots, n$, where $\theta$ is the unknown parameter vector which descrives the deterministic dynamics of the stochastic process ${X_t}$ and ${e_t}$ is the sequence of white noises with unknown density $f(\cdot)$. Under some general growth conditions on $T_i(\cdot)$ which guarantee ergodicity of the process, we construct a sequence of adaptive estimatros which is locally asymptotic minimax (LAM) efficient and also attains the least possible covariance matrix among all regular estimators for arbitrary symmetric density.
#Semiparametric adaptive estimation #Locally asymptotic mimimax #Non-linear AR #1) model

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