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Random Coefficient Autoregressive Models: An Introduction

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Produktnummer: 18a1f0d890a3ec448490f59cc1418cf078
Autor: Nicholls, D.F. Quinn, B.G.
Themengebiete: Autoregressives Modell Hypothese Parameter Power Variance Zufall Zufallskoeffizient covariance matrix likelihood statistics
Veröffentlichungsdatum: 13.09.1982
EAN: 9780387907666
Sprache: Englisch
Seitenzahl: 154
Produktart: Kartoniert / Broschiert
Verlag: Springer US
Untertitel: An Introduction
Produktinformationen "Random Coefficient Autoregressive Models: An Introduction"
In this monograph we have considered a class of autoregressive models whose coefficients are random. The models have special appeal among the non-linear models so far considered in the statistical literature, in that their analysis is quite tractable. It has been possible to find conditions for stationarity and stability, to derive estimates of the unknown parameters, to establish asymptotic properties of these estimates and to obtain tests of certain hypotheses of interest. We are grateful to many colleagues in both Departments of Statistics at the Australian National University and in the Department of Mathematics at the University of Wo110ngong. Their constructive criticism has aided in the presentation of this monograph. We would also like to thank Dr M. A. Ward of the Department of Mathematics, Australian National University whose program produced, after minor modifications, the "three dimensional" graphs of the log-likelihood functions which appear on pages 83-86. Finally we would like to thank J. Radley, H. Patrikka and D. Hewson for their contributions towards the typing of a difficult manuscript. IV CONTENTS CHAPTER 1 INTRODUCTION 1. 1 Introduction 1 Appendix 1. 1 11 Appendix 1. 2 14 CHAPTER 2 STATIONARITY AND STABILITY 15 2. 1 Introduction 15 2. 2 Singly-Infinite Stationarity 16 2. 3 Doubly-Infinite Stationarity 19 2. 4 The Case of a Unit Eigenvalue 31 2. 5 Stability of RCA Models 33 2. 6 Strict Stationarity 37 Appendix 2. 1 38 CHAPTER 3 LEAST SQUARES ESTIMATION OF SCALAR MODELS 40 3.
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