A likelihood approximation for locally stationary processes
局部平稳过程的似然近似AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确讨论多变量局部平稳过程及 Whittle 似然推广，属于时间序列方法；未提供其他细分方向的直接证据。
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局部平稳过程的似然近似
- 研究问题
- 如何为多变量局部平稳过程构造可用的高斯似然近似，并在参数模型中分析由此得到的估计量的渐近性质？
- 方法与思路
- 作者通过近似局部平稳过程的协方差矩阵逆，构造推广经典 Whittle 似然的准似然，并分析似然近似误差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明了若干似然近似结果，并对高斯局部平稳参数模型推导估计量的渐近正态性与效率。
- 阅读关注点
- 应核对局部平稳性的定义、协方差逆的近似方式、误差控制条件，以及效率结论对应的信息界和模型范围。
- 阅读边界
- 所给材料为 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出正则条件，不能将高斯情形的效率结论推广到非高斯过程。
原文摘要
A new approximation to the Gaussian likelihood of a multivariate locally stationary process is introduced. It is based on an approximation of the inverse of the covariance matrix of such processes. The new quasi likelihood is a generalization of the classical Whittle likelihood for stationary processes. Several approximation results are proved for the likelihood function. For parametric models, asymptotic normality and efficiency of the resulting estimator are derived for Gaussian locally stationary processes.