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이 논문에서는 동조회귀 추정에 대한 점근적 최적성 이론을 개발합니다. 이 이론은 확률 분포나 데이터 생성 과정의 단기 역학에 대해 구체적인 가정을 하지 않고도 상당히 넓은 범위의 추정기 클래스에 적용됩니다. 추정 문제의 비표준적 성격으로 인해 기존의 최소 분산 기준은 점근적 효율성을 측정하는 편리한 척도를 제공하지 않습니다. 따라서 추정기의 한계 분포의 집중도나 피크성에 기반한 대안 기준이 채택됩니다. 점근적 효율성이 최대인 추정기의 한계 분포가 이 논문에서 특징짓고 논의되며, 일부 알려진 추정기의 최적성에 대해 설명됩니다. 새로운 점근적으로 효율적인 추정기도 제시됩니다. 이 추정기는 유한 모수 모델에 대한 가정이 필요 없는 비모수적인 시간 영역 보정을 통해 일반 최소 제곱 추정기로부터 얻어집니다. 이 추정기는 초기 추정 없이 최소 제곱법으로 계산할 수 있습니다.
펜티 사이코넨 (금요일)이 이 질문을 연구했습니다.