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Asymptotic Properties of the MLE for the Autoregressive Process Coefficients under Stationary Gaussian Noise

机译:平稳高斯噪声下自回归过程系数的MLE的渐近性质

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摘要

In this paper we study the Maximum Likelihood Estimator (MLE) of the vector parameter of an autoregressive process of order p with regular stationary Gaussian noise. We prove the large sample asymptotic properties of the MLE under very mild conditions. We do simulations for fractional Gaussian noise (fGn), autoregressive noise (AR(1)) and moving average noise (MA(1)).
机译:在本文中,我们研究具有固定平稳高斯噪声的p阶自回归过程的矢量参数的最大似然估计器(MLE)。我们证明了在非常温和的条件下MLE的大样本渐近性质。我们对分数高斯噪声(fGn),自回归噪声(AR(1))和移动平均噪声(MA(1))进行仿真。

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