Resumen de Una clase de estimadores para los parámetros de un proceso AR(1), obtenidos a partir de estimaciones no paramétricas previas

Wenceslao González Manteiga , Juan Manuel Vilar Fernández

• Sea {Xt}t Î Z+ una serie de tiempo estacionaria que sigue el modelo autorregresivo de orden 1: Xt = ? + ?Xt-1 + et, siendo {et} variables aleatorias i.i.d. de media cero y varianza s2; a partir de una muestra del proceso {X1, ..., Xn} se calcula en una primera etapa t'n, estimador no paramétrico de la función de predicción t(x) = E[Xt/Xt-1 = x] y O'n, estimador no paramétrico de la función de distribución asociada al proceso. Esto nos permite en una segunda etapa calcular estimaciones de los parámetros ? y ? minimizando un funcional dado.

  Se obtienen resultados sobre la consistencia y normalidad asintótica de los estimadores definidos