Aymptotic distribution of OLS estimators in linear regressions with strong-mixing explanatory variable and trend

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The aim of the paper is to obtain MCO estimators in a linear regression with strong-mixing explanatory variables and trend. Strong-mixing process offers a greater degree of generalization given that stationary and non-stationary regressors can be included. To obtain the asymptotic distribution resul...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Huaranga Narvajo, Juvert
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.csi.unmsm:article/14516
Enlace del recurso:https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/14516
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:strong mixing process
linear regression
asymptotic distribution
proceso strong-mixing
regresión lineal
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spelling Aymptotic distribution of OLS estimators in linear regressions with strong-mixing explanatory variable and trendDistribución asintótica de los estimadores MCO en una regresión lineal con variables explicativas que siguen procesos estocásticos strong-mixing y tendenciaHuaranga Narvajo, Juvertstrong mixing processlinear regressionasymptotic distributionproceso strong-mixingregresión linealdistribución asintóticaThe aim of the paper is to obtain MCO estimators in a linear regression with strong-mixing explanatory variables and trend. Strong-mixing process offers a greater degree of generalization given that stationary and non-stationary regressors can be included. To obtain the asymptotic distribution results from real analysis and probability theory for dependent processes are used. Unlike classical results for estimators in linear models the derived asymptotic distribution is not normally standard and depends on the parameters of the variables.El presente trabajo tiene el propósito de obtener la distribución asintótica de los estimadores de mínimos cuadrados ordinarios en el modelo de regresión lineal donde los regresores siguen procesos estocásticos strong-mixing y tendencia, el uso de procesos strong-mixing permiten obtener resultados más generales dado que se incluye variables tanto estacionarias como no estacionarias. En la derivación de la distribución asintótica se utilizan resultados de la teoría de la probabilidad y análisis real para procesos dependientes. La distribución obtenida difiere de las distribución normal standard y depende de los parámetros de las variables.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas2018-05-15info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/1451610.15381/pes.v20i2.14516Pesquimat; Vol. 20 No. 2 (2017); 65-83Pesquimat; Vol. 20 Núm. 2 (2017); 65-831609-84391560-912Xreponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/14516/12811Derechos de autor 2018 Juvert Huaranga Narvajohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.csi.unmsm:article/145162018-05-15T15:52:40Z
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