Розглянуто 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. Одержано достатні умови консистентності та асимптотичної нормальності оцінки найменших квадратів параметрів моделей, що розглядаються.

  Повний текст PDF - 267.971 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"