Representação média móvel de aproximações autoregressivas Estudamos as propriedades de uma representação MA infinita de uma aproximação autorregressiva para um processo estacionário e de valor real. Ao fazê-lo, damos uma extensão do teorema de Wieners na configuração de aproximação determinística. Ao lidar com dados, podemos usar esse novo resultado chave para obter informações sobre a estrutura de infinitas representações MA de modelos autoregressivos ajustados, onde a ordem aumenta com o tamanho da amostra. Em particular, damos um limite uniforme para estimar os coeficientes da média móvel através da aproximação autorregressiva, sendo uniforme em todos os números inteiros. 423.pdfRepresentação média móvel de aproximações autorregressivas Estudamos as propriedades de uma representação de MA (infinito) de uma aproximação autorregressiva para um processo estacionário e de valor real. Ao fazê-lo, damos uma extensão do teorema de Wieners na configuração de aproximação determinística. Ao lidar com dados, podemos usar esse novo resultado chave para obter informações sobre a estrutura de representação de Mestre (infinito) de modelos autoregressivos ajustados, onde a ordem aumenta com o tamanho da amostra. Em particular, damos um limite uniforme para estimar os coeficientes da média móvel através da aproximação autorregressiva, sendo uniforme em todos os números inteiros. Se você tiver problemas ao fazer o download de um arquivo, verifique se você possui o aplicativo apropriado para vê-lo primeiro. Em caso de problemas adicionais, leia a página de ajuda IDEAS. Observe que esses arquivos não estão no site IDEAS. Seja paciente porque os arquivos podem ser grandes. Como o acesso a este documento é restrito, você pode procurar uma versão diferente em Pesquisa relacionada (mais adiante) ou procurar uma versão diferente dela. Ao solicitar uma correção, mencione o identificador desses itens: RePEc: eee: spapps: v: 60: y: 1995: i: 2: p: 331-342. 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Ao fazê-lo, damos uma extensão do teorema de Wieners na configuração de aproximação determinística. Ao lidar com dados, podemos usar este novo resultado chave para obter informações sobre a estrutura de representação de MA (infin) de modelos autoregressivos ajustados, onde a ordem aumenta com o tamanho da amostra. Em particular, damos um limite uniforme para estimar os coeficientes da média móvel através da aproximação autorregressiva, sendo uniforme em todos os números inteiros. AR (infin) Análise do complexo causal Função de resposta ao impulso Invertida Processo linear MA (infin) Mistura Série temporal Função de transferência Processo estacionário Referências Autocorrelação, auto-regressão e aproximação autorregressiva Ann. Esttista. 10 (1982), pp. 926x2017936 Corr: Autocorrelação, auto-regressão e aproximação auto-regressiva Ann. Esttista. 11 (1982), p. 1018 Estimativas espectrales autorregressivas consistentes Ann. Esttista. 2 (1974), pp. 489x2017502 Estimativa da representação da média móvel de um processo estacionário por modelo modelo autorais J. Time Series Anal. 10 (1989), pp. 215x2017232 Estimação autorregressiva do erro quadrático médio de predição e uma medida R 2: uma aplicação D. Brillinger, P. Caines, J. Geweke, E. Parzen, M. Rosenblatt, M. S. Taqqu (Eds.), New Directions in Time Series Analysis, Springer, Nova York (1992), pp. 9x201724 Parte I Misturando os teoremas de propriedades e limites centrais funcionais para um sketch bootstrap na série temporal Tech. Rep. 440Dept. De estatística, UC Berkeley, Berkeley, CA (1995) Data Analysis and Theory, Holt, Rinehart e Winston, Nova York (1975) Série temporal: Theory and Methods Springer, Nova York (1987) Sieve bootstrap para séries temporais Tech. Rep. 431Dept. De estatística, UC Berkeley, Berkeley, CA (1995) The Statistical Theory of Linear Systems Wiley, Nova York (1988) Propriedades e exemplos, notas de aula em estatísticas, vol. 85. 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