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J-GLOBAL ID：202202267616012599   整理番号：22A0734265

重い尾の雑音を持つベクトルARMAモデルのためのWhittleパラメータ推定【JST・京大機械翻訳】

Whittle parameter estimation for vector ARMA models with heavy-tailed noises

著者 (3件)： She Rui (Center of Statistical Research, School of Statistics, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu, China) ,  Mi Zichuan (Shanxi University of Finance and Economics, China) ,  Ling Shiqing (Department of Mathematics, Hong Kong University of Science and Technology, HongKong, China)
資料名： Journal of Statistical Planning and Inference  (Journal of Statistical Planning and Inference)
巻： 219  ページ： 216-230  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0907B  ISSN： 0378-3758  CODEN： JSPIDN  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,重いテールノイズによるベクトル自己回帰と移動平均(ARMA)モデルのためのWhitle推定を研究した。Whittle推定子は収束n1/αL(n)の速度と一致し,その限界分布は2つの安定ランダムベクトルの関数であり,そこではL(n)はゆっくり変化する関数であり,α∈(0,2)は重い尾ベクトル雑音のテール指数である。シミュレーション研究を行い,有限サンプルにおけるこの推定器の性能を評価し,実際の例を示した。本論文は,一般的重尾ベクトルプロセスのためのいくつかの限界定理を含み,それは興味に無関係である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音 ,  シミュレーション ,  性能 ,  *ベクトル ,  回帰分析 ,  推定 ,  *モデル ,  *パラメータ推定 ,  限界 ,  推定量 ,  *ARMAモデル
準シソーラス用語： ペリオドグラム ,  ランダム変数 ,  ベクトル自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ARMAモデル ,  重い尾のランダム変数 ,  ペリオドグラムプロセス ,  ホイットル推定

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 尾 ,  雑音 ,  ベクトル ,  ARMAモデル ,  パラメータ推定