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首页> 外文期刊>International Journal of Statistics and Probability >Edgeworth Expansion for the Whittle Maximum Likelihood Estimator of Linear Regression Processes with Long Memory Residuals
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Edgeworth Expansion for the Whittle Maximum Likelihood Estimator of Linear Regression Processes with Long Memory Residuals

机译：长存储器残差的线性回归过程的Whitt最大似然估计的EdgeWorth扩展

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We establish an Edgeworth expansion for the distribution of the Whittle maximum likelihood estimator of the parameter of a time series generated by a linear regression model with Gaussian, stationary, and long-memory residuals. This is done by imposing an extra condition on coefficients of the regression model in addition to the standard conditions imposed on the the spectral density function and the parameter values and making use of the results of Andrews et al. (2005), who provided an Edgeworth expansion for the residual component.
机译：我们建立了一个边缘沃思扩展，用于分布由高斯，静止和长存储器残差的线性回归模型产生的时间序列的参数的临时最大似然估计。 这是通过对回归模型的系数施加额外的条件来完成的，除了对光谱密度函数和参数值施加的标准条件以及利用Andrews等人的结果来完成。 （2005年），为残余组成部分提供了Edgeworth扩张。

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