Local asymptotic normality for regression models with long-memory disturbance

Marc Hallin*, Masanobu Taniguchi, Abdeslam Serroukh, Kokyo Choy

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抄録

The local asymptotic normality property is established for a regression model with fractional ARIMA(p, d, q) errors. This result allows for solving, in an asymptotically optimal way, a variety of inference problems in the long-memory context: hypothesis testing, discriminant analysis, rankbased testing, locally asymptotically minimax and adaptive estimation, etc. The problem of testing linear constraints on the parameters, the discriminant analysis problem, and the construction of locally asymptotically minimax adaptive estimators are treated in some detail.

本文言語English
ページ(範囲)2054-2080
ページ数27
ジャーナルAnnals of Statistics
27
6
出版ステータスPublished - 1999 12
外部発表はい

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  • 統計学および確率
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