کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7548674 | 1489844 | 2018 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Higher order expansions for error variance matrix estimates in the Gaussian AR(1) linear regression model
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We derive a stochastic expansion of the error variance-covariance matrix estimator for the linear regression model under Gaussian AR(1) errors. The higher order accuracy terms of the refined formula are not directly derived from formal Edgeworth-type expansions but instead, the paper adopts Magadalinos' (1992) stochastic order of Ï which is a convenient device to obtain the equivalent relation between the stochastic expansion and the asymptotic approximation of corresponding distribution functions. A Monte Carlo experiment compares tests based on the new estimator with others in the literature and shows that the new tests perform well.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Statistics & Probability Letters - Volume 135, April 2018, Pages 54-59
Journal: Statistics & Probability Letters - Volume 135, April 2018, Pages 54-59
نویسندگان
Yiannis Karavias, Spyridon D. Symeonides, Elias Tzavalis,