Mualliflar

  • Toxirjon Mirzayev
    Namangan davlat pedagogika instituti

DOI:

https://doi.org/10.71337/inlibrary.uz.universaljurnal.57666

Kalit so‘zlar:

Bir vaqtli avtoregressiya modeli limit teorema viner jarayoni eng kichik kvadratlar usuli normal taqsimot qonuni

Annotasiya

Ushbu maqolada bir vaqtli avtoregressiya modeli uchun parametrlarni baholashning yangi g’oyalari taklif etilgan. Taklif etilgan baholashlar, odatdagi an’anaviy eng kichik kvadratlar usulida olingan baholashlarga qaraganda oddiyroq limit taqsimotga ega.


background image

182

www.namspi.uz

universaljurnal.uz

BIR VAQTLI AVTOREGRESSIYA MODELLARI NOMA’LUM

PARAMETRLARNI BAHOLASH USULLARI

Mirzayev Toxirjon Saloxetdinovich,

Namangan davlat pedagogika instituti katta o‘qituvchisi

Email:

tsmirzayev@mail.ru,

Annotatsiya: Ushbu maqolada bir vaqtli avtoregressiya modeli uchun

parametrlarni baholashning yangi g’oyalari taklif etilgan. Taklif etilgan
baholashlar, odatdagi an’anaviy eng kichik kvadratlar usulida olingan
baholashlarga qaraganda oddiyroq limit taqsimotga ega.

Kalit so’zlar: Bir vaqtli avtoregressiya modeli, limit teorema, viner

jarayoni, eng kichik kvadratlar usuli, normal taqsimot qonuni.

МОДЕЛИ

ОДНОВРЕМЕННОЙ

АВТОРЕГРЕССИИ

МЕТОДЫ

ОЦЕНКИ

НЕИЗВЕСТНЫХ

ПАРАМЕТРОВ

Аннотация

:

В

данной

статье

предлагаются

новые

идеи

оценки

параметров

модели

одновременной

авторегрессии

.

Предложенные

оценки

имеют

более

простое

предельное

распределение

,

чем

обычные

традиционные

оценки

методом

наименьших

квадратов

.

Ключевые

слова

:

модель

одновременной

авторегрессии

,

предельная

теорема

,

винеровский

процесс

,

метод

наименьших

квадратов

,

нормальный

закон

распределения

.

MODELS OF SIMULTANEOUS AUTO-REGRESSION METHOD

FOR ESTIMATING UNKNOWN PARAMETERS

Abstract: This article proposes new ideas for estimating the parameters of

a simultaneous autoregression model. The proposed estimators have a simpler
marginal distribution than conventional least squares estimators.

Key words: simultaneous autoregression model, limit theorem, Wiener

process, least squares method, normal distribution law.

Biz ushbu maqolada bir vaqtli avtoregressiya modelida noma’lum

parametrlar uchun nostandart baholarning limit teoremalari bilan tanishib o’tamiz.

Bir vaqtli avtoregressiya modeli deb quyidagi

(

)

( )

( )

1

1

( )

( )

( )

0

,

1, 2,...,

1,

;

,

lg

,

n

n

k

k

k

n

k

n

n

n

X

X

k

n

X

X

X

beri

an tasodifiy miqdor

a

e

-

+

ì

+

+

=

-

ï

= í

ï

î

(1)

modelga

aytiladi

(q.

[1]),

bunda

a

-

noma’lum

parametr,

{

}

,

1, 2,...,

1

k

k

n

e

=

- -

matematik kutilmasi nol dispersiyasi birga teng bo’lgan

bog’liqsiz tasodifiy tasodifiy miqdorlar.

(1) model turg’un bo’ladi agar

1 2 ,

a

<

kritik bo’ladi agar

1 2

a

=

va

portlash tipiga mansub agar

1 2

a

>

bo’lsa.

Yuqorida keltirilgan model uchun eng kichik kvadratlar usulida qurilgan

baho ko’rinishi quyidagicha [1],[2]:


background image

183

www.namspi.uz

universaljurnal.uz

( )

( )

( )

(

)

( )

( )

(

)

1

1

1

1

2

1

1

1

1

.

a

-

-

+

=

-

-

+

=

+

=

+

å

å

(

n

n

n

n

k

k

k

k

n

n

n

n

k

k

k

X

X

X

X

X

Bu baho uchun limit taqsimotni topish uchun

( )

n

k

X

tasodifiy miqdorlarni

1

1

,...,

n

e

e

-

miqdorlar orqali ifodalash lozim.

Teorema [1].

Agar

1 2,

a

= ±

u holda

( )

( )

( )

( )

( )

0

1

1

1

k

k

n

n

n

k

n

k

k

X

X

X

n

n

æ

ö

= ±

-

+ ±

+

ç

÷

è

ø

( )

( ) (

)

1

1

1

2 1

1

2

1

.

k

n

k l

k l

l

l

l

l k

k

k

l

n

l

n

n

e

e

-

-

+

+

=

=

æ

ö

+

-

±

+

±

-

ç

÷

è

ø

å

å

(2)

Kritik tipda bir vaqtli avtoregressiya modeli uchun yuqoridagi bahoning limit

taqsimoti uchun quyidagi limit teorema o’rinli.

Teorema [1].

Agar

{

}

,

k

k

N

e

Î

-

tasodifiy miqdorlar

( )

2

1

1

0,

1

E

E

e

e

=

=

va

( )

8

1

,

E

e

< ¥

bir xil taqsimlangan tasodifiy miqdorlar bo’lsa, u holda

1 2

a

=

bo’lganda

(

)

( )

1

2

0

1

2

0

,

2

c

a

a

c

-

Þ

ò

ò

(

t

t

n

t

dw

n

dt

bu yerda

( )

[0,1]

t t

w

Î

-

standart viner jarayoni va

(

)

(

)

1

0

2 1

2

1

,

[0,1].

t

t

s

s

t

t

sdw

t

s dw

t

c

=

-

+

-

Î

ò

ò

Bulardan ko’rinadiki

1 2

a

=

holda (1) modelda noma’lum parametr uchun

eng kichik kvadratlar usulida qurilgan baho murakkab limit taqsimotga ega ( q.
[1], [2],[3]), va

1 2

a

= -

bo’lgan hol uchun esa bu teorema o’rinli emas.

Biz quyida kritik hollarda ya’ni

1 2

a

=

va

1 2,

a

= -

hollarda soddaroq

strukturaga va limit taqsimotga ega bo’lgan nostandart baholar bilan tanishib
o’tamiz. Navbatda

1 2

a

=

va

1 2,

a

= -

tiplar uchun nostandart baholarni

alohida-alohida ko’rib chiqamiz.

1-hol.

1 2

a

=

bo’lganda (1) tenglamani

k

bo’yicha

1

dan

n-1

gacha

yig’idi tuzamiz

(

)

1

1

1

( )

( )

( )

1

1

1

1

1

n

n

n

n

n

n

k

k

k

k

k

k

k

X

X

X

a

e

-

-

-

-

+

=

=

=

=

+

+

å

å

å

yoki qisqacha ko’rinishda

.

n

n

n

X

Y

Z

a

=

+

(3)

Navbatda (3) tenglamada

,

n

Z

miqdorni hisobga olmagan holda yechimini

topamiz va quyidagi bahoga ega bo’lamiz


background image

184

www.namspi.uz

universaljurnal.uz

n

n

n

X

Y

a

*

=

.

Enda (3) dan foydalanib chegirmani topamiz

n

n

n

Z

Y

a

a

*

- =

.

(4)

2-hol.

1 2

a

= -

bo’lganda (1) tenglamani ikkala qismini

( )

1

k

-

ga

ko’paytirib so’ngra

k

bo’yicha

1

dan

n-1

gacha yig’idi tuzamiz

( )

( )

(

)

( )

1

1

1

( )

( )

( )

1

1

1

1

1

1

1

1

n

n

n

k

k

k

n

n

n

k

k

k

k

k

k

k

X

X

X

a

e

-

-

-

-

+

=

=

=

-

=

-

+

+

-

å

å

å

yoki qisqacha ko’rinishda

.

n

n

n

X

Y

Z

a

=

+

%

%

%

(5)

Navbatda (4) tenglamada

,

n

Z

%

miqdorni hisobga olmagan holda yechimini

topib nostandart bahoga va bu baho uchun quyidagi chegirmaga ega bo’lamiz

n

n

n

Z

Y

a

a

- =

%

%

%

.

(6)

Enda oddiy holda ya’ni

( )

( )

0

0

n

n

n

X

X

=

=

bo’lganda quyidagi limit

teorema isboti bilan tanishib chiqamiz.

Teorema A.

{

}

,

1, 2,...,

1

k

k

n

e

=

- -

miqdorlar matematik kutilmasi nol va

dispersiyasi birga teng bo’lgan bog’liqsiz bir hil taqsimlangan tasodifiy miqdorlar
bo’lib

1. Agar

1 2

a

=

bo’lsa, u holda

n

®¥

(

)

2

1

2

;

n

n

s

a

a

x x

*

-

Þ

2. Agar

1 2

a

= -

bo’lsa, u holda

n

®¥

(

)

2

1

2

n

n

s

a

a

x x

-

Þ -

%

,

bunda

2

2 15,

s

=

(

)

1

1

,

x x

-

matematik kutilmasi nol va kovariasion

matrisasi

1

5 24

5 24

1

æ

ö

ç

÷

ç

÷

è

ø

ga teng bo’lgan normal taqsimlangan vector.

Yuqoridagi teoremaga o’xshash usul bilan

1

( )

,

2

n

n

a

® ±

® ¥

bo’lgan

hollarda ham nostandart baholar uchun asimptotik limit taqsimotlarini topish
mumkin.

Foydalanilgan adabiyotlar


background image

185

www.namspi.uz

universaljurnal.uz

1. Baran. S., Pap. G. Asymptotic inference for a one-dimensional

simultaneous

autoregressive

model

//

Metrika,

2009.

DOI

10.1007/s00184-009-0289-5.

2. Anderson T.V. On asymptotic distributions of estimates of parameters of

stochastic difference Equations // Ann. Math. Statist, 1959. -V.30. -Pp.
676-687.

3. White, J.S. The limiting distribution of the serial correlation coefficient

in the explosive case // Ann. Math. Statist, 1958. -V. 29. -Pp. 1188-1197.

Bibliografik manbalar

Baran. S., Pap. G. Asymptotic inference for a one-dimensional simultaneous autoregressive model // Metrika, 2009. DOI 10.1007/s00184-009-0289-5.

Anderson T.V. On asymptotic distributions of estimates of parameters of stochastic difference Equations // Ann. Math. Statist, 1959. -V.30. -Pp. 676-687.

White, J.S. The limiting distribution of the serial correlation coefficient in the explosive case // Ann. Math. Statist, 1958. -V. 29. -Pp. 1188-1197.