Непараметрическая идентификация пространственной модели авторегрессии в условиях априорной стохастической неопределенности

Для процесса пространственной авторегрессии порядка $(1,1)$ построены локально наиболее мощные знаковые критерии для проверки гипотез о коэффициентах авторегрессионного уравнения в условиях, когда распределение инновационного процесса неизвестно. Статистики критериев являются свободными от распределения, доказана их асимптотическая нормальность. На основе статистик знаковых критериев предложен алгоритм построения точечных оценок коэффициентов уравнения авторегрессии. Предположения об инновационной последовательности авторегрессии достаточно слабые и не требуют конечности дисперсии или четности плотности. Все методы устойчивы к “выбросам” в наблюдениях.