Una clase de estimadores para los parámetros de un proceso AR(1), obtenidos a partir de estimaciones no paramétricas previas

  1. González Manteiga, Wenceslao
  2. Vilar Fernández, Juan Manuel
Revista:
Trabajos de estadística

ISSN: 0213-8190

Año de publicación: 1987

Volumen: 2

Número: 2

Páginas: 55-70

Tipo: Artículo

DOI: 10.1007/BF02863592 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

Sea {Xt}t Î Z+ una serie de tiempo estacionaria que sigue el modelo autorregresivo de orden 1: Xt = ? + ?Xt-1 + et, siendo {et} variables aleatorias i.i.d. de media cero y varianza s2; a partir de una muestra del proceso {X1, ..., Xn} se calcula en una primera etapa t'n, estimador no paramétrico de la función de predicción t(x) = E[Xt/Xt-1 = x] y O'n, estimador no paramétrico de la función de distribución asociada al proceso. Esto nos permite en una segunda etapa calcular estimaciones de los parámetros ? y ? minimizando un funcional dado. Se obtienen resultados sobre la consistencia y normalidad asintótica de los estimadores definidos