Sequential estimation for time series regression models

Takayuki Shiohama*, Masanobu Taniguchi

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抄録

Sequential procedures are proposed to estimate the regression parameters in a linear regression model with dependent residuals. The error process considered here is a linear process with unknown spectral density. The sequential point estimator for the regression parameters is based on the least-squares estimator and is shown to be asymptotically risk efficient under some natural conditions on the design sequence. Simulation studies are given to evaluate the asymptotic performances of the sequential procedures of the sequential estimator.

本文言語English
ページ(範囲)295-312
ページ数18
ジャーナルJournal of Statistical Planning and Inference
123
2
DOI
出版ステータスPublished - 2004 7月 1

ASJC Scopus subject areas

  • 統計学および確率
  • 統計学、確率および不確実性
  • 応用数学

フィンガープリント

「Sequential estimation for time series regression models」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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