To access the full text documents, please follow this link: http://hdl.handle.net/2445/11983

Linear least squares estimation of the first order moving average parameter
Valdero Mora, Emili
Universitat de Barcelona
We propose an iterative procedure to minimize the sum of squares function which avoids the nonlinear nature of estimating the first order moving average parameter and provides a closed form of the estimator. The asymptotic properties of the method are discussed and the consistency of the linear least squares estimator is proved for the invertible case. We perform various Monte Carlo experiments in order to compare the sample properties of the linear least squares estimator with its nonlinear counterpart for the conditional and unconditional cases. Some examples are also discussed
- En aquest document de treball es proposa un procediment iteratiu per minimitzar la suma de quadrats dels errors que evita la naturalesa no lineal de l¿estimació del paràmetre del model mitjana mòbil de primer ordre i proporcionauna expressió de l¿estimador en forma tancada. A continuació es discuteixen les propietats asimptòtiques del mètode i es demostra la consistència de l¿estimador per mínims quadrats lineals per a valors del paràmetre dins l¿interval obert (¡1; 1) : També es duen a terme diversos experiments de Monte Carlo per talde comparar les propietats mostrals de ¿estimador per mínims quadrats lineals amb el seu homòleg no lineal pel cas condicional i pel no condicional. Finalment, es discuteixen alguns exemples
2010-05-04
Mètode de Montecarlo
Mínims quadrats
Optimització no lineal
Monte Carlo method
Least squares
Non-lineal optimization
cc-by-nc-nd, (c) Valdero, 2002
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
Working Paper
Universitat de Barcelona. Facultat d'Economia i Empresa
         

Show full item record

Related documents

 

Coordination

 

Supporters