Asymptotic distribution of parameter estimators for nonconsecutively observed time series
非连续观测时间序列参数估计量的渐近分布AI 解读 ↓
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非连续观测时间序列参数估计量的渐近分布
- 研究问题
- 当ARMA时间序列存在非连续观测或缺失数据时，最大似然与加权最小二乘估计具有什么渐近分布及方差差异？
- 方法与思路
- 作者在平稳一阶自回归模型及周期A-B采样的移动平均模型中推导渐近正态分布，并比较正态和非正态设定下的方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章给出两种估计量的显式渐近方差与数值比较，并对照一阶自回归和一阶移动平均模型中的结果。
- 阅读关注点
- 应核对非连续采样方式、周期A-B设计、非正态下似然估计的定义，以及方差比较对采样模式和分布的依赖。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex摘要；推导针对所述特定模型与采样设计，不能扩展到一般ARMA或任意缺失机制，比较数值及版本变化未提供。
原文摘要
The asymptotic normal distributions of two estimators, the maximum likelihood estimator and an alternative weighted least-squares estimator proposed by Wincek & Reinsel (1986) for parameter estimation of autoregressive-moving average models with nonconsecutively observed or missing data are derived for the stationary first-order autoregressive model, and also for the moving average model under periodic A-B sampling. Numerical comparisons of the explicit asymptotic variances of the two estimators under both normal and nonnormal distributional assumptions are presented, and results are contrasted between the first-order autoregressive and first-order moving average models.