RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Автоматика и телемеханика

Автомат. и телемех., 2018, выпуск 8, страницы 50–65 (Mi at15122)

М-оценки параметров процесса авторегрессии со случайными коэффициентами
А. В. Горяинов, В. Б. Горяинов

Список литературы

1. Андерсон Т., Статистический анализ временных рядов, Мир, М., 1976
2. Хеннан Э., Многомерные временные ряды, Мир, М., 1974
3. Tong H., Nonlinear time series. A dynamical system approach, Oxford University Press, Oxford, 1990  mathscinet  adsnasa
4. Tsay R. S., Analysis of financial time series, Wiley, Hoboken, 2010  mathscinet  zmath
5. Tong H., “Some Comments on the Canadian Lynx Data”, J. Roy. Statist. Soc. Ser. A, 140 (1977), 432–436  crossref
6. Subba Rao T., “On the Theory of Bilinear Time Series Models”, J. Roy. Statist. Soc. Ser. B, 43:2 (1981), 244–255  mathscinet  zmath
7. Tong H., Lim K. S., “Threshold Autoregression, Limit Cycles and Cyclical Data”, J. Roy. Statist. Soc. Ser. B, 42:3 (1980), 245–292  zmath
8. Singpurwalla N. D., Soyer R., “Assessing Software Reliability Growth Using a Random Coefficient Autoregressive Process and its Ramifications”, IEEE Trans. Software Engrg., SE-11:12 (1985), 1456–1464  crossref
9. Ghirmai T., “A Random-Coefficient Third-Order Autoregressive Process”, Digit. Signal Process, 38 (2015), 25–46  crossref  mathscinet
10. Lee H. T., Yoder J. K., Mittelhammer R. C., et al., “A Random Coefficient Autoregressive Markov Regime Switching Model for Dynamic Futures Hedging”, J. Futures Market, 26:2 (2006), 103–129  crossref
11. Tang D., Yu J., Chen X., Makis V., “An Optimal Condition-based Maintenance Policy for a Degrading System Subject to the Competing Risks of Soft and Hard Failure”, Computers & Industrial Engineering, 83:1 (2015), 100–110  crossref
12. Nicholls D. F., Quinn B. G., Random coefficient autoregressive models: an introduction, Springer, N.Y., 1982  mathscinet  zmath
13. Hwang S. Y., Basawa I. V., “Parameter Estimation for Generalized Random Coefficient Autoregressive Processes”, J. Statist. Plann. Inference, 68:2 (1998), 323–337  crossref  mathscinet  zmath
14. Горяинов А. В., Горяинова Е. Р., “Сравнение эффективности оценок методов наименьших модулей и наименьших квадратов в авторегрессионной модели со случайным коэффициентом”, АиТ, 2016, № 9, 84–95  mathnet  mathscinet  zmath  elib; Goryainov A. V., Goryainova E. R., “Comparison of Efficiency of Estimates by the Methods of Least Absolute Deviations and Least Squares in the Autoregression Model with Random Coefficient”, Autom. Remote Control, 77:9 (2016), 1579–1588  crossref  mathscinet  zmath  elib
15. Aue A., Horváth L., Steinebach J., “Estimation in Random Coefficient Autoregressive Models”, J. Time Ser. Anal., 27:1 (2006), 61–76  crossref  mathscinet  zmath
16. Maronna R. A., Martin D., Yohai V., Robust Statistics: Theory and Methods, Wiley, Chichester, 2006  mathscinet  zmath
17. Tjøstheim D., “Estimation in Nonlinear Time Series Models”, Stochast. Process. Appl., 21:2 (1986), 251–273  crossref  mathscinet
18. Хампель Ф., Рончетти Э., Рауссеу П., Штаэль В. А., Робастность в статистике. Подход на основе функций влияния, Мир, М., 1989  mathscinet
19. Леман Э., Теория точечного оценивания, Наука, М., 1991
20. Stout W. F., Almost sure convergence, Acad. Press, N.Y., 1974  mathscinet  zmath
21. Ибрагимов И. А., “Центральная предельная теорема для одного класса зависимых случайных величин”, Теор. вероят. и ее применен., 8:1 (1963), 89–94  mathnet  zmath
22. Andersen P. K., Gill R. D., “Cox's Regression Model for Counting Processes: a Large Sample Study”, Ann. Statist., 10:4 (1982), 1100–1120  crossref  mathscinet  zmath


© МИАН, 2025