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Spectral estimates for high-frequency sampled continuous-time autoregressive moving average processes

机译:高频采样连续时间自回归移动平均过程的频谱估计

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摘要

In this article, we consider a continuous-time autoregressive moving average (CARMA) process driven by either a symmetric α-stable Levy process with α∈ (0,2) or a symmetric Levy process with finite second moments. In the asymptotic framework of high-frequency data within a long time interval, we establish a consistent estimate for the normalized power transfer function by applying a smoothing filter to the periodogram of the CARMA process. We use this result to propose an estimator for the parameters of the CARMA process and exemplify the estimation procedure by a simulation study.
机译:在本文中,我们考虑由αε(0,2)的对称α稳定Levy过程或具有有限第二矩的对称Levy过程驱动的连续时间自回归移动平均(CARMA)过程。在较长时间间隔内的高频数据的渐近框架中,我们通过对CARMA过程的周期图应用平滑滤波器来建立归一化功率传递函数的一致估计。我们使用该结果为CARMA过程的参数提出估计器,并通过仿真研究来举例说明估计程序。

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