殷 威，林存津，夏雨荷

(湖北師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院， 湖北 黃石 435002)

鞅差時間序列的部分線性EV模型的小波估計

殷 威，林存津，夏雨荷

(湖北師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院， 湖北 黃石 435002)

用小波方法研究了誤差為滑動平均鞅差序列的部分線性EV模型，得到了小波估計量的矩收斂速度及強(qiáng)收斂性。

滑動平均鞅差序列；部分線性EV模型；小波估計；矩收斂速度；強(qiáng)收斂性

0 引言

本文研究如下部分線性EV模型：

yk=xkβ+g(tk)+εk,Xk=xk+ζk,k=1,2,…,n

(1)

其中yk為觀測數(shù)據(jù),(xk,tk) 是已知的固定設(shè)計的點(diǎn)列且x1,…,xn不全相等,β是1維待估參數(shù)，g(·) 是 [0，1]上的未知函數(shù)，誤差εk為無窮階滑動平均過程：

(2)

文獻(xiàn)[1][2]分別用加權(quán)和小波的方法研究了帶有誤差(2)的半?yún)?shù)回歸模型，得到了估計量的矩收斂性及強(qiáng)收斂性；文獻(xiàn)[3]用核方法研究了該模型的特例(即β=0的情形)，得到了估計量的漸近正態(tài)性；文獻(xiàn)[4-6]等研究了鞅差線性組合時間序列。本文用小波方法研究模型(1)和(2)，仍采用文獻(xiàn)[7]修正后的最小二乘估計，即

(3)

由此可得非參數(shù)部分的小波估計為

(4)

1 主要結(jié)果

下面是本文的基本假設(shè)：

3)g(·),f(·) 滿足κ階Lipschitz條件，κ>0.

4)φ(·)∈Sl(階為l的Schwartz空間，l≥α)，φ滿足1階Lipschitz條件且具有緊支撐，當(dāng)ξ→0

條件1)是文獻(xiàn)[7]的特殊情形，條件2)-5)是小波估計當(dāng)中經(jīng)常用到的(如文獻(xiàn)[8]-[11]等)。由此可見本文的假設(shè)條件是相當(dāng)一般的。

其中

2 主要結(jié)果的證明

在證明主要結(jié)果之前，先介紹一些基本引理。

引理1[12]若條件1)～5)成立，則

引理2[11]若條件5)成立，則有

引理3 若條件1)～5)成立，則

證明 注意到

(5)

(6)

同理很容易證明U3→0,a.s.使用Cauchy-Schwarz不等式，有

(7)

由5)～7)式即得引理3.

引理4[1]若鞅差線性組合εi如(2)式所定義，Cni為實(shí)數(shù)列，則對每一個r≥2 ，有

(8)

由Cr不等式可得

(9)

由引理1和Cr不等式有

(10)

由引理1,引理4和Cr不等式有

(11)

(12)

由Cr不等式，(9)-(12)式，得

至此定理1證明完成。

定理2的證明:注意到

(13)

由Cr不等式得

(14)

(15)

由Cauchy-Schwarz不等式和Cr不等式有

(16)

由引理1得

(17)

由引理2及引理4得

(18)

由Cauchy-Schwarz不等式和Cr不等式有

(19)

由Cr不等式有

(20)

由(15)～(20)式，有

至此定理2證明完成。

定理3的證明

(21)

由引理3有

(22)

由Markov不等式,Cr不等式以及引理1有

(23)

由Markov不等式,Cr不等式有

(24)

運(yùn)用Borel-Cantelli引理，分別由(23)和(24)式，可得

(25)

(26)

由引理1有

(27)

同理有

(28)

(29)

由Markov不等式以及引理1，引理4有

(30)

由Markov不等式,Cr不等式有

(31)

(32)

運(yùn)用Borel-Cantelli引理，分別由(30),(31),(32)式，可得

(33)

(34)

同理有

(35)

(36)

定理3證畢。

定理4的證明

(37)

由Markov不等式, Cr不等式, Cauchy-Schwarz不等式有

(38)

運(yùn)用Borel-Cantelli引理，由(38)式有

(39)

由引理1可得

(40)

同理有

(41)

(42)

定理4證明完畢。

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WaveletestimationinapartlylinearEVmodelwithmartingaledifferencestimeserieserrors

YIN Wei,LIN Cun-jin,XIA Yu-he

(College of Mathematics and Statistics, Hubei Normal University,Huangshi 435002,China)

Using wavelet method, we consider a partly linear EV model with moving average errors generated by a martingale difference sequence. We investigate the moment convergence rates and strong consistency of wavelet estimators.

moving average martingale difference sequence;partly linear EV model;wavelet estimation;moment convergence rate;strong consistency

2013—09—10

殷 威(1989— )，男，湖北鄂州人，碩士研究生，研究方向?yàn)榛貧w模型的統(tǒng)計理論及其應(yīng)用.

O212.1

A

1009-2714(2014)01- 0042- 06

10.3969/j.issn.1009-2714.2014.01.009