Parametric estimation of hidden Markov models by least squares type estimation and deconvolution

Abstract : In this paper, we study a specific hidden Markov chain defined by the equation: $Y_i=X_i+\varepsilon_i$, $i=1,\ldots,n+1$, where $(X_i)_{i \geq 1}$ is a real-valued stationary Markov chain and $(\varepsilon_i)_{i \geq 1}$ is a noise independent of $(X_i)_{i\geq 1}$. We develop a new parametric approach obtained by minimization of a particular contrast taking advantage of the regressive problem and based on deconvolution strategy. We provide theoretical guarantees on the performance of the resulting estimator; its consistency and its asymptotic normality are established.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2017
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Contributeur : Fabien Navarro <>
Soumis le : samedi 30 septembre 2017 - 13:00:21
Dernière modification le : mardi 5 juin 2018 - 10:14:10
Document(s) archivé(s) le : dimanche 31 décembre 2017 - 12:42:51

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Christophe Chesneau, Salima El Kolei, Fabien Navarro. Parametric estimation of hidden Markov models by least squares type estimation and deconvolution. 2017. 〈hal-01598922〉

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