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On the least squares estimator in a nearly unstable sequence of stationary spatial AR models

机译:关于平稳空间AR模型的几乎不稳定序列中的最小二乘估计

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摘要

A nearly unstable sequence of stationary spatial autoregressive processes is investigated, when the sum of the absolute values of the autoregressive coefficients tends to one. It is shown that after an appropriate normalization the least squares estimator for these coefficients has a normal limit distribution. If none of the parameters equals zero then the typical rate of convergence is n. (C) 2008 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译:当自回归系数的绝对值之和趋于一时,研究了一个几乎不稳定的平稳空间自回归过程序列。结果表明,在适当的归一化之后,这些系数的最小二乘估计量具有正态极限分布。如果参数均不为零,则典型收敛速度为n。 (C)2008 Elsevier Inc.保留所有权利。

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