Locally stationary long memory estimation

Abstract : There exists a wide literature on modelling strongly dependent time series using a longmemory parameter d, including more recent work on semiparametric wavelet estimation. As a generalization of these latter approaches, in this work we allow the long-memory parameter d to be varying over time. We embed our approach into the framework of locally stationary processes. We show weak consistency and a central limit theorem for our log-regression wavelet estimator of the time-dependent d in a Gaussian context. Both simulations and a real data example complete our work on providing a fairly general approach.
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Stochastic Processes and their Applications, Elsevier, 2011, 121 (4), pp.Pages 813-844. 〈10.1016/j.spa.2010.12.004〉
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Contributeur : François Roueff <>
Soumis le : jeudi 8 avril 2010 - 16:40:03
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:23:38
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François Roueff, Rainer Von Sachs. Locally stationary long memory estimation. Stochastic Processes and their Applications, Elsevier, 2011, 121 (4), pp.Pages 813-844. 〈10.1016/j.spa.2010.12.004〉. 〈hal-00408224v2〉

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