Сравнительный анализ робастных и классических методов оценивания параметров уравнения пороговой авторегрессии

При помощи компьютерного моделирования и исследования асимптотического распределения изучается относительная эффективность М-оценок коэффициентов порогового авторегрессионного уравнения по отношению к оценкам наименьших квадратов и наименьших модулей. Предполагается, что обновляющая последовательность авторегрессионного уравнения может иметь распределения Стьюдента, логистическое, двойное экспоненциальное, нормальное и загрязненное нормальное. Доказана асимптотическая нормальность М-оценок с выпуклой функцией потерь.