The Asymptotic Unbiasedness of $S^2$ in the Linear Regression Model with Dependent Errors

Lee, Sang-Yeol; Kim, Young-Won

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자료유형: 학술저널

저자정보: Lee, Sang-Yeol (Department of Statistics, Sookmyung Women's University, Yongsan-ku, Seoul, 140-742, Korea.) Kim, Young-Won (This Work Was supported by Sookmyung Women`s University Research Fund in)

저널정보: 한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제25권 제2호

발행연도: 1996.1

수록면: 235 - 241 (7page)

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The ordinary least squares estimator of the disturbance variance in the linear regression model with stationary errors is shown to be asymptotically unbiased when the error process has a spectral density bounded from the above and away from zero. Such error processes cover a broad class of stationary processes, including ARMA processes.

#OLS estimator #Regression model with dependent errors #Unbiased of $S^2$ #Spectral density

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Lee, Sang-Yeol

소속기관 Seoul National University

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

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Kim, Young-Won

소속기관 Department of Statistics, Sookmyung Women´s University

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

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