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자료유형
학술저널
저자정보
Kim, Tae-Soo (Department of Mathematics, Yonsei University) Kim, Hae-Kyung (Department of Mathematics, Yonsei University) Park, Seung-Hoe (Department of General Studies, Hankuk aviation University)
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제29권 제2호
발행연도
2000.1
수록면
187 - 199 (13page)

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In this paper, we deal with the asymptotic properties of the least absolute deviation estimators in the nonlinear time series regression model. For the sinusodial model which frequently appears in a time series analysis, we study the strong consistency and asymptotic normality of least absolute deviation estimators. And using the derived limiting distributions we show that the least absolute deviation estimators is more efficient than the least squared estimators when the error distribution of the model has heavy tails.
#Nonlinear Regression #Least Absolute Deviation Estimators #Consistency #Asymptotic Normality #Efficiency

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