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empirical likelihood.FOR LINEAR MODELS UNDER m-DEPENDENT ERRORS

Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2005年第2期20卷 205-212页

作者： QinYongsong JiangBo LiYufang Dept.ofMath. GuangxiNormalUniv.Guangxi541004China PartlysupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofChinaandtheSFofGuangxiNormalUniversity

In this paper,the empirical likelihood.confidence regions for the regression coefficient in a linear model are constructed under m-dependent *** is shown that the blockwise empirical likelihood.is a good way to deal w... 详细信息

关键词： m-dependent errors linear model empirical likelihood.

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empirical likelihood.of Density Function for Dependent Series

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Journal of Mathematical Research and Exposition 2008年第3期28卷 645-650页

作者： JIN Shu Hua Department of Mathematics Changchun Taxation College Jilin 130117 China

With the application of the special properties of strongly stationary m-dependent series,this paper is concerned with the empirical likelihood.confidence intervals of density func- tion under m-dependent *** limit distribution of empirical likelihood.ratio statistics is given out,and the empirical likelihood.confidence intervals of parameters can be constructed.A simulation study is conducted to show the finite sample performance of the empirical likelihood.based method.

关键词： m-dependent series density function empirical likelihood.

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Estimation for nearly unit root processes with GARCH errors

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Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2010年第3期25卷 297-306页

作者： YUAN Yu-ze ZHANG Rong-mao Department of Mathematics, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China Department of Mathematics Zhejiang University Hangzhou China

In this paper the limiting distribution of the least square estimate for the autoregressive coefficient of a nearly unit root model with GARCH errors is derived. Since the limiting distribution depends on the unknown variance of the errors, an empirical likelihood.ratio statistic is proposed from which confidence intervals can be constructed for the nearly unit root model without knowing the variance. To gain an intuitive sense for the empirical likelihood.ratio, a small simulation for the asymptotic distribution is given.

关键词： Nearly unit root GARCH error least square estimation Ornstein-Uhlenbeck process empirical likelihood.

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