具有确定性趋势的分数阶时间序列模型的截短平方和估计

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英文文献：具有确定性趋势的分数阶时间序列模型的截短平方和估计
英文文献作者：Javier Hualde,Morten ?rregaard Nielsen
英文文献摘要：
摘要研究了由分数阶时间序列和加性广义多项式趋势组成的参数模型的截短(条件)平方和估计。描述模型随机部分行为的记忆参数和驱动确定性部分形状的指数参数，都被认为不仅是未知的实数，而且存在于任意大(但有限)的区间内。因此，我们的模型捕获了不同形式的非平稳性和不可可逆性。在相关的设置中，一致性的证明(这是证明渐近正态性的先决条件)是具有挑战性的，因为目标函数在一个大的容许参数空间上的非一致收敛，但是，另外，由于随机和确定性成分之间的竞争，我们的框架实质上更加复杂。我们在相当一般的情况下建立了相合性和渐近正态性，发现结果的不同关键取决于确定性和随机成分的相对强度。用蒙特卡罗实验说明了有限样本的性质。

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