ASYMPTOTIC INFERENCE FOR NEARLY UNSTABLE AR( p ) PROCESSES
近不稳定 AR(p) 过程的渐近推断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：摘要明确讨论近不稳定自回归过程、单位圆附近的特征根及估计量极限分布，属于时间序列渐近理论。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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近不稳定 AR(p) 过程的渐近推断
- 研究问题
- 研究特征根接近单位圆的 AR(p) 过程，其系数最小二乘估计量具有何种渐近行为，以及如何表示相应极限分布。
- 方法与思路
- 作者先给出一般复值情形的收敛结果，用连续时间 AR 过程描述极限分布，再将结果应用于实值近不稳定模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得到一般复值模型的收敛结果，并在实值情形将极限分布对应到相关连续时间 AR 过程系数的最大似然估计量。
- 阅读关注点
- 应核对各特征根接近单位圆的方式、估计量归一化、初始条件，以及离散时间估计量与连续时间过程之间的对应。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未列具体收敛条件、归一化和分布公式，也未说明有限样本推断表现，不能据此直接构造检验。
原文摘要
In this paper nearly unstable AR( p ) processes (in other words, models with characteristic roots near the unit circle) are studied. Our main aim is to describe the asymptotic behavior of the least-squares estimators of the coefficients. A convergence result is presented for the general complex-valued case. The limit distribution is given by the help of some continuous time AR processes. We apply the results for real-valued nearly unstable AR( p ) models. In this case the limit distribution can be identified with the maximum likelihood estimator of the coefficients of the corresponding continuous time AR processes.