Об оценивании параметра по косвенным наблюдениям

Задача параметрического оценивания рассматривается в ситуации, когда наблюдение $Y_\varepsilon(t)$ представляет собой сумму известной функции $\Phi$ от ненаблюдаемого процесса $Y_\varepsilon(t)$ и гауссовского белого шума малой интенсивности $\varepsilon$. Процесс $Y_\varepsilon(t)$ также является суммой сигнала, зависящего от неизвестного параметра в $\theta\in R^d$, и гауссовского процесса с малым корреляционным оператором.Свойство локальной асимптотической нормальности (ЛАН), нижние и верхние границы качества оценивания и конструкция асимптотически эффективной оценки устанавливаются для этой модели.