On considère le processus linéaire à valeurs dans , défini de la manière suivante : où est une suite de variables aléatoires dans , indépendantes et identiquement distribuées, et avec . est supposé être un processus gaussien à longue mémoire. On se propose, dans cette note, d'estimer le paramètre θ par la méthode du minimum de distance de Hellinger. On établit, sous certaines conditions, des théorèmes limites de l'estimateur ainsi obtenu.
We consider the real-valued linear process which is defined as: where is a sequence of real-valued random variables, independent and identically distributed, and with Θ a compact subset of . The process is assumed to be a Gaussian and long memory process. We propose, in this note, to estimate the parameter θ by the minimum Hellinger distance method. We establish, under some mild assumptions, the asymptotic properties of this estimates.
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Armel Landry Bitty 1 ; Ouagnina Hili 2
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TY - JOUR AU - Armel Landry Bitty AU - Ouagnina Hili TI - Estimateurs du minimum de distance de Hellinger des processus linéaires à longue mémoire JO - Comptes Rendus. Mathématique PY - 2010 SP - 445 EP - 448 VL - 348 IS - 7-8 PB - Elsevier DO - 10.1016/j.crma.2010.02.020 LA - fr ID - CRMATH_2010__348_7-8_445_0 ER -
Armel Landry Bitty; Ouagnina Hili. Estimateurs du minimum de distance de Hellinger des processus linéaires à longue mémoire. Comptes Rendus. Mathématique, Volume 348 (2010) no. 7-8, pp. 445-448. doi : 10.1016/j.crma.2010.02.020. https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/mathematique/articles/10.1016/j.crma.2010.02.020/
[1] Minimum Hellinger distance estimates for parametric models, Ann. Statist., Volume 5 (1977), pp. 445-463
[2] An efficient and robust adaptive estimator of location, Ann. Statist., Volume 6 (1978), pp. 292-313
[3] Efficient robust estimation for parametric models, Z. Wahrsch. Verw. Gebiete, Volume 55 (1981), pp. 91-109
[4] On the estimation of nonlinear time series models, Stochastics and Stochastics Reports, Volume 52 (1995), pp. 207-226
[5] On the estimation of models, Statist. Probab. Lett., Volume 45 (1999), pp. 285-293
[6] Hellinger distance estimation of general bilinear time series models, Statist. Methodol., Volume 5 (2008), pp. 119-128
[7] On the asymptotic expansion of the empirical process of long memory moving averages, Ann. Statist., Volume 24 (1996), pp. 992-1024
[8] Kernel density estimation for linear processes, Ann. Statist., Volume 30 (2002), pp. 1441-1459
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