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        GRCA(1)模型中誤差方差自加權(quán)估計的漸近分布

        2019-08-15 09:24:12傅可昂丁麗李婷陳豪何文凱
        浙江大學學報(理學版) 2019年4期
        關(guān)鍵詞:模型

        傅可昂,丁麗,李婷,陳豪,何文凱

        (浙江工商大學統(tǒng)計與數(shù)學學院,浙江杭州310018)

        0 引 言

        設(shè){yt}為一階自回歸時間序列模型:

        其中,yt為 t時刻的觀測值,Φt為隨機系數(shù),ut為隨機誤差,且為滿足的獨立同分布隨機向量序列。由于允許和ut相依,故模型(1)常被稱為一階廣義隨機系數(shù)自回歸(GRCA(1))模型。當與ut相互獨立時,模型(1)為一般的隨機系數(shù)自回歸模型;當時,模型(1)為一階常系數(shù)自回歸模型。由于模型(1)能較好地描述工程動力系統(tǒng)和經(jīng)濟數(shù)據(jù)的波動,近年來廣受學者的關(guān)注,如HWANG等[1-2]考慮了參數(shù)估計的漸近分布;CARRASCO等[3]研究了模型的高階矩性質(zhì);ZHAO等[4]利用經(jīng)驗似然方法構(gòu)建了參數(shù)的置信區(qū)間;趙志文等[5]給出了最小漸近方差下的參數(shù)估計;ZHAO等[6]考慮了模型中隨機系數(shù)的常數(shù)化檢驗;ZHAO等[7]考慮了模型的變量選擇問題。

        為了給出自加權(quán)M-估計的漸近分布,需要以下假設(shè)條件:

        假設(shè) 1相互獨立。

        數(shù)據(jù)全面 應(yīng)用廣泛 共享順暢(施繼業(yè)) ........................................................................................................5-14

        假設(shè)5其中g(shù)(x)是實數(shù)域上一正函數(shù),滿足

        其中的無窮級數(shù)依概率和L2范數(shù)收斂[1],故假設(shè)1常被用于平穩(wěn)GRCA模型的參數(shù)估計。假設(shè)2~假設(shè)4是處理M-估計時常用的標準假設(shè),很多函數(shù)均滿足這些條件,例如其中z值待定,此時對應(yīng)的估計分別稱為自加權(quán)二乘估計、自加權(quán)Huber估計;若ρ函數(shù)不可微但存在左右導數(shù)和,則可選擇一函數(shù)滿足,本文直接假設(shè)函數(shù)存在一階導數(shù)。假設(shè)5給出了本文的矩要求,通過調(diào)節(jié),降低了文獻[1,8]中矩的要求,關(guān)于的選取可見文獻[10-11]。

        接下來,給出GRCA(1)模型中方差向量的自加權(quán)M-估計的漸近分布。

        定理1 對于模型(1),在假設(shè)1~假設(shè)5成立的條件下,有

        1 數(shù)值模擬

        本節(jié)將對β的自加權(quán)M-估計進行有限樣本的模擬研究,主要比較條件二乘估計(LS)與自加權(quán)二乘估計(SM1)、自加權(quán)Huber估計(SM2)這兩類自加權(quán)M-估計。

        在模擬時,當ut~N(0,σ2)時 ,分別取(,r,)=(0.5,0,1),(0.7,0.1,1),(0.5,0.5,1),也 就 是 β 為(1,0,0.25),(1,0.1,0.5),(1,0.5,0.5);當 ut~t(3)時,分別取 (φ,r)=(0.5,0),(0.7,0.1),(0.5,0.4),即為(3,0,0.25),(3,0.3,0.52),(3,1.2,0.73)。 在 樣 本 容量為200,500和1 000時,分別重復運行1 000次,觀察條件二乘估計與自加權(quán)估計的均值,具體結(jié)果見表1和表2。

        由表1和表2的數(shù)據(jù)可知,總體而言,條件自加權(quán)估計優(yōu)于條件二乘估計,尤其是當真值為(1,0.5,0.5)和(3,1.2,0.73)時,條件二乘估計的結(jié)果已偏離可以接受的范圍,而條件自加權(quán)估計仍較接近真值。

        2 定理的證明

        首先,介紹3個均在定理1條件下構(gòu)建的引理。

        由假設(shè)4和假設(shè)5,再結(jié)合平穩(wěn)遍歷性,即得引理1成立。由平穩(wěn)性和正項級數(shù)收斂性質(zhì)即得引理2成立。故此處只給出引理3的詳細證明。

        表1 ut~N(0,σ2)時的模擬結(jié)果Table1 The simulation results withut~N(0,σ2)

        表2 ut~t(3)時的模擬結(jié)果Table 2 The simulation results withut~t(3)

        因為Vn(μ)有凸的樣本路徑,表明不同路徑下收斂一致,V在處有唯一的最小值,故由文獻[12]中的引理2.2可得

        定理證畢!

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