[有奖]The Consistency of beta??

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<P>I will offer a prize of 200 forum money to the first people who gives the correct answer!!!</P>
<P>We all know that if an AR(p) process is stationary(covariance stationary, or asymptotically stable), the ML estimator must be consistent! What if the process is NOT stationary? We assume that the weak exogeneity still holds. Is the ML estimator still consistent? Why? State your PROOF, please!</P>
<P></P>
<P>中文：</P>
<P>如果p阶自回归时间序列是平稳的（协方差平稳，或者渐进稳定），那么其极大似然估计量就是一致的。但是如果该时间序列过程不是平稳（协方差平稳，或者渐进稳定）的，会怎么样呢？我们假定所有自变量相对所有待评估参数都是弱外生的。极大似然估计量依旧一致么？为什么？试讨论并给出相应证明。</P>

[此贴子已经被作者于2006-10-20 1:56:48编辑过]

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关键词：Consistency beta Ency con Bet correct process please people money

AR(p): autoregressive process of order p

ML estimator: maximum likelihood estimator

weak exogeneity: E(Xt*et)=0

The prize has been doubled!!!

What? Nobody answers??? Don't be shy! A wrong solution is still encouraged, because at least you are trying!

Now the PRIZE is 1000!!!! And I will give the first solution 100, no matter whether he or she is right!

[此贴子已经被作者于2006-9-29 7:49:53编辑过]

不好意思，这个问题能不能用汉语解释一下？里面的AR(p)和ML不知道代表什么？莫见笑！

AR(p)就是p阶自回归时间序列(autoregressive of order p)，不知道怎么翻译对不对，中文我也叫不准，ML就是极大似然的意思(maximum likelihood)

这个问题太笼统，not stationary? Not stationary 的情况太多了。

楼上说的没错，not stationary的情况确实非常复杂，不论你怎么分类都可以。这道题必须讨论。没有难度我出他干吗？

不光是复杂不复杂，答案是有情况下很明显consistent，有些时候很明显就不可能consistent

是在说买卖交易吗？`````英文不好```无法解答`````[em06][em06]