The BLUE in continuous-time regression models with correlated errors
相关误差连续时间回归模型中的最佳线性无偏估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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相关误差连续时间回归模型中的最佳线性无偏估计
- 研究问题
- 在误差具有时间相关性的连续时间回归模型中，如何写出最佳线性无偏估计量，尤其当响应过程的导数也可用于估计时？
- 方法与思路
- 作者建立最佳线性无偏估计量显式形式的一般结果，并分析平滑误差、二阶连续自回归误差及积分误差等具体模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文推导多种连续时间回归模型的最佳线性无偏估计量，包括积分布朗运动误差的情形，并通过多个例子展示。
- 阅读关注点
- 应核对连续观测与导数可得性的假设、误差协方差结构、线性无偏估计的允许形式，以及一般结果如何用于各具体模型。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；最佳性针对线性无偏估计类，不能据此判断离散观测、未知协方差或导数不可得时的表现。
原文摘要
In this paper, the problem of best linear unbiased estimation is investigated for continuous-time regression models. We prove several general statements concerning the explicit form of the best linear unbiased estimator (BLUE), in particular when the error process is a smooth process with one or several derivatives of the response process available for construction of the estimators. We derive the explicit form of the BLUE for many specific models including the cases of continuous autoregressive errors of order two and integrated error processes (such as integrated Brownian motion). The results are illustrated on many examples.