Adaptive semiparametric wavelet estimator and goodness-of-fit test for long memory linear processes

Abstract : This paper is first devoted to study an adaptive wavelet based estimator of the long memory parameter for linear processes in a general semi-parametric frame. This is an extension of Bardet {\it et al.} (2008) which only concerned Gaussian processes. Moreover, the definition of the long memory parameter estimator is modified and asymptotic results are improved even in the Gaussian case. Finally an adaptive goodness-of-fit test is also built and easy to be employed: it is a chi-square type test. Simulations confirm the interesting properties of consistency and robustness of the adaptive estimator and test.
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Electronic journal of statistics , Shaker Heights, OH : Institute of Mathematical Statistics, 2012, 6, pp.2382-2419
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Contributeur : Jean-Marc Bardet <>
Soumis le : jeudi 2 décembre 2010 - 12:27:44
Dernière modification le : mardi 26 février 2013 - 19:49:39
Document(s) archivé(s) le : jeudi 3 mars 2011 - 02:51:07

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Jean-Marc Bardet, Hatem Bibi. Adaptive semiparametric wavelet estimator and goodness-of-fit test for long memory linear processes. Electronic journal of statistics , Shaker Heights, OH : Institute of Mathematical Statistics, 2012, 6, pp.2382-2419. 〈hal-00542325〉

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