平稳自回归模型的调整经验似然置信域

摘要

自回归模型在经济学及信息学等领域有广泛应用.其统计推断是统计学研究的重要问题之一.本文主要研究自回归模型的调整经验似然方法 .在Chuang和Chan利用自回归模型的条件最小二乘估计、通过得分函数构造的经验似然比统计量基础上，本文针对经验似然方法可能不存在解的情形构造了调整经验似然统计量，并证明调整后的经验似然比统计量的极限分布服从卡方分布.由此我们可以构造模型参数的调整经验似然置信域（区间）.最后，本文通过数值模拟比较了调整经验似然方法和经验似然方法的性能.结果显示，调整经验似然方法所得的区间估计具有更好的覆盖率.

关键词

调整经验似然 / 平稳自回归模型 / 置信区间

基金资助

国家自然科学基金(12061017,12161009); 广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2022KY0049)