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A new time domain estimation of k-factors GARMA processes

机译:k因子GARMA过程的新时域估计

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摘要

We address the problem of parameter estimation of long memory time series. We consider k-factors Gegenbauer Autoregressive Moving Average (k-GARMA) processes and we estimate their parameters by the minimum Hellinger distance estimator. We establish the consistency of the estimator and the asymptotic normality for some bandwidth choice.
机译:我们解决了长存储时间序列的参数估计问题。我们考虑k因子Gegenbauer自回归移动平均(k-GARMA)过程,并通过最小Hellinger距离估计器估计其参数。我们为某些带宽选择建立了估计量的一致性和渐近正态性。

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