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Least absolute deviation estimation for general fractionally integrated autoregressive moving average time series models

机译:一般分数积分自回归移动平均时间序列模型的最小绝对偏差估计

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摘要

We introduce a new class of ARFIMA models, which removes the restrictions that the roots of AR and MA polynomials are outside the unit circle. We establish consistency and asymptotic normality of the least absolute deviation estimator under non-Gaussian setting.
机译:我们引入了一类新的ARFIMA模型,它消除了AR和MA多项式的根在单位圆之外的限制。我们建立了非高斯环境下最小绝对偏差估计量的一致性和渐近正态性。

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