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Asymptotics of the signed-rank estimator under dependent observations

机译:相依观测值下符号秩估计的渐近性

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摘要

In this paper, we consider a signed-rank estimator of nonlinear regression coefficients under stochastic errors. These errors include a wide array of applications in economic literature such as serial correlation, heteroscedasticity, autoregression, etc. General conditions for strong consistency and T~(1/2)-asymptotic normality of the resulting estimator are provided.
机译:在本文中,我们考虑了随机误差下非线性回归系数的符号秩估计。这些错误包括在经济文献中的广泛应用,例如序列相关,异方差,自回归等。提供了所得估计量的强一致性和T〜(1/2)-渐近正态性的一般条件。

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