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Asymptotic Inference in the Random Coefficient Autoregressive Model with time-functional variance Noises

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2024年第2期40卷 320-346页

作者： En-wen ZHU Zi-wei DENG Han-jun ZHANG Jun CAO Xiao-hui LIU Department of Mathematics and Statistics Changsha University of Science and TechnologyChangsha 410114China School of Mathematics and Computational Science Xiangtan UniversityXiangtan 411105China School of Statistics and Data Science and Key Laboratory of Data Science in Finance and EconomicsJiangxi University of Finance and EconomicsNanchang 330013China

This paper considers the random coefficient autoregressive model with time-functional variance noises,hereafter the RCA-TFV *** first establish the consistency and asymptotic normality of the conditional least squares estimator for the constant *** semiparametric least squares estimator for the variance of the random coefficient and the nonparametric estimator for the variance function are constructed,and their asymptotic results are reported.A simulation study is presented along with an analysis of real data to assess the performance of our method in finite samples.

关键词： random coefficient autoregressive model time-functional variance conditional least squares semiparametric least squares

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