A class of estimators for the parameters of a AR(1) process, obtained through previous nonparametric estimations.

Gonzalez Manteiga, Wenceslao, and Vilar Fernández, Juan Manuel. "Una clase de estimadores para los parámetros de un proceso AR(1), obtenidos a partir de estimaciones no paramétricas previas.." Trabajos de Estadística 2.2 (1987): 55-70. <http://eudml.org/doc/40501>.

@article{GonzalezManteiga1987,
abstract = {Sea \{Xt\}t ∈ Z+ una serie de tiempo estacionaria que sigue el modelo autorregresivo de orden 1: Xt = λ + ρXt-1 + et, siendo \{et\} variables aleatorias i.i.d. de media cero y varianza σ2; a partir de una muestra del proceso \{X1, ..., Xn\} se calcula en una primera etapa τ'n, estimador no paramétrico de la función de predicción τ(x) = E[Xt/Xt-1 = x] y Ω'n, estimador no paramétrico de la función de distribución asociada al proceso. Esto nos permite en una segunda etapa calcular estimaciones de los parámetros λ y ρ minimizando un funcional dado.Se obtienen resultados sobre la consistencia y normalidad asintótica de los estimadores definidos.},
author = {Gonzalez Manteiga, Wenceslao, Vilar Fernández, Juan Manuel},
journal = {Trabajos de Estadística},
keywords = {Series temporales; Estimadores; Estimación no paramétrica; Síntesis; AR(1) process; nonparametric estimations; stationary time series; Consistency; asymptotic normality},
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title = {Una clase de estimadores para los parámetros de un proceso AR(1), obtenidos a partir de estimaciones no paramétricas previas.},
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TY - JOUR
AU - Gonzalez Manteiga, Wenceslao
AU - Vilar Fernández, Juan Manuel
TI - Una clase de estimadores para los parámetros de un proceso AR(1), obtenidos a partir de estimaciones no paramétricas previas.
JO - Trabajos de Estadística
PY - 1987
VL - 2
IS - 2
SP - 55
EP - 70
AB - Sea {Xt}t ∈ Z+ una serie de tiempo estacionaria que sigue el modelo autorregresivo de orden 1: Xt = λ + ρXt-1 + et, siendo {et} variables aleatorias i.i.d. de media cero y varianza σ2; a partir de una muestra del proceso {X1, ..., Xn} se calcula en una primera etapa τ'n, estimador no paramétrico de la función de predicción τ(x) = E[Xt/Xt-1 = x] y Ω'n, estimador no paramétrico de la función de distribución asociada al proceso. Esto nos permite en una segunda etapa calcular estimaciones de los parámetros λ y ρ minimizando un funcional dado.Se obtienen resultados sobre la consistencia y normalidad asintótica de los estimadores definidos.
LA - spa
KW - Series temporales; Estimadores; Estimación no paramétrica; Síntesis; AR(1) process; nonparametric estimations; stationary time series; Consistency; asymptotic normality
UR - http://eudml.org/doc/40501
ER -