Асимптотичні властивості оцінки параметрів лінійної регресії у випадку сильнозалежних регресорів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorГолубовська, Л. П.
dc.contributor.authorІванов, О. В.
dc.contributor.authorОрловський, І. В.
dc.date.accessioned2020-10-19T11:55:01Z
dc.date.available2020-10-19T11:55:01Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractenThe paper considers linear regression model with long-range/weak dependent random noise and time dependent regressors which are observed with long-range dependent errors. Parameter estimation of these models is an important problem of statistics of random processes. We choose widely used least squares estimator for the estimation. The aim of this work is to prove consistency and asymptotic normality of least squares estimator of the regression model. Theory of stationary Gaussian random processes with long-range and weak dependence, properties of slowly varying functions and Hölder-Young-Brascamp-Lieb inequality are used to derive the results. In this paper, we obtain sufficient conditions for consistency and asymptotic normality of least squares estimator of regression parameters.uk
dc.description.abstractruВ статье рассматриваются линейные модели регрессии с сильно/слабо зависимым случайным шумом и регрессорами, которые зависят от времени и наблюдаются с сильно зависимыми ошибками. Задача оценивания параметров таких моделей является важной задачей статистики случайных процессов. В роли оценки была выбрана широко используемая оценка наименьших квадратов. Целью работы является исследование свойств со стоятельности и асимптотической нормальности оценки наименьших квадратов параметров. Для получения этих свойств использовалась теория стационарных гауссовских случайных процессов с сильной и слабой зависимостями, свойства медленно меняющихся на бесконечности функций и неравенство Гельдера–Юнга–Браскампа–Либа. В результате были получены достаточные условия состоятельности и асимптотической нор мальности оценки наименьших квадратов параметров рассматриваемых моделей.uk
dc.description.abstractukУ статті розглядаються лінійні моделі регресії із сильно/слабкозалежним випадковим шумом і регресорами, які залежать від часу та спостерігаються з сильнозалежними похибками. Задача оцінювання параметрів таких моделей є важливою задачею статистики випадкових процесів. Як оцінку вибрано широко вживану оцінку найменших квадратів. Метою роботи є дослідження властивостей консистентності та асимптотичної нормальності оцінки найменших квадратів параметрів таких моделей. Для вивчення цих властивостей використовувались теорія стаціонарних гауссових випадкових процесів із сильною та слабкою залежностями, властивості повільно змінних на нескінченності функцій та нерівність Гельдера—Юнга—Браскампа—Ліба. У результаті отримано достатні умови консистентності та асимптотичної нормальності оцінки найменших квадратів параметрів моделей, що розглядаються.uk
dc.format.pagerangeС. 26–33uk
dc.identifier.citationГолубовська, Л. П. Асимптотичні властивості оцінки параметрів лінійної регресії у випадку сильнозалежних регресорів / Л. П. Голубовська, О. В. Іванов, І. В. Орловський // Наукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал. – 2012. – № 4(84). – С. 26–33. – Бібліогр.: 8 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/36859
dc.language.isoukuk
dc.publisherНТУУ «КПІ»uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceНаукові вісті НТУУ «КПІ»: міжнародний науково-технічний журнал, № 4(84)uk
dc.subject.udc519.21uk
dc.titleАсимптотичні властивості оцінки параметрів лінійної регресії у випадку сильнозалежних регресорівuk
dc.title.alternativeAsymptotic Properties of Estimator of Linear Regression Parameter in Case of Long-Range Dependent Regressorsuk
dc.title.alternativeАсимптотические свойства оценки параметров линейной регрессии в случае сильно зависимых регрессоровuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2012-4-4.pdf
Розмір:
261.69 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові вісті НТУУ «КПІ»: міжнародний науково-технічний журнал, № 4(84)