An Estimation Procedure of Parameters of a Certain Spectral Density Model
某类谱密度模型的参数估计程序AI 解读 ↓
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某类谱密度模型的参数估计程序
- 研究问题
- 对于零均值高斯平稳过程，如何通过衡量模型谱与真实谱的接近程度估计谱模型参数，并分析渐近分布及效率？
- 方法与思路
- 作者提出最小化谱密度接近准则的参数估计方法，推导其渐近分布，并讨论在适当谱参数化下获得显式估计表达。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出估计程序及渐近分布，在某些参数化下可显式表达估计量，并进一步研究其渐近效率。
- 阅读关注点
- 应核对谱距离准则的准确形式、真实谱未知时如何构造可计算估计，以及显式解和效率结果所需的参数化条件。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；参数上下标与准则记号不完整，需查原 PDF。准则的样本实现及效率条件未说明，不据乱码重构公式。
原文摘要
Summary Let {X(t)} be a Gaussian stationary process with mean zero and true spectral density g(x). We shall fit a certain spectral model f θ (x) for this process, and propose an estimate of θ, say θ^n, by minimizing a criterion D{f θ , g), which measures the nearness of f θ (x) to g(x). Also we shall derive the asymptotic distribution of θ^n. For the case of some appropriate spectral parametrization of f θ (x) we show that θ^n can be expressed in an explicit form. Furthermore, we shall investigate the asymptotic efficiency of θ^n.