НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

УДК 519.234.3

МГТУ им. Н.Э. Баумана

Высшая школа экономики

vb-goryainov@mail.ru

el-goryainova@mail.ru

Для процесса 2D-авторегрессии порядка (1,1) устанавливается асимптотическая нормальность М-оценок с необязательно выпуклой функцией потерь. При помощи компьютерного моделирования устанавливается устойчивость этих оценок при засорении наблюдений грубыми выбросами.

Библиография

1.     Mast F., Jancke L. (Eds.) Spatial Processing in Navigation, Imagery and Perception. New York: Springer, 2007. 440 p.

2.     LeSage J.P., Pace R.K. Introduction to Spatial Econometrics. Boca Raton: Taylor & Francis, 2009. 273 p.

3.     Tjostheim D. Statistical Spatial Series Modelling //Advances in Applied Probability. 1978. V. 10. № 1. P. 130-154.

4.     Горяинов В.Б., Горяинова Е.Р. Непараметрическая идентификация пространственной модели авторегрессии в условиях априорной стохастической неопределенности // Автоматика и телемеханика. 2010. № 2. С. 31-41.

5.     Горяинов В.Б. Идентификация пространственной авторегрессии ранговыми методами. // Автоматика и телемеханика. 2011. № 5. С. 82-95.

6.     Горяинов В.Б. Оценки наименьших модулей коэффициентов пространственной авторегрессии. // Изв.РАН. Теория и системы управления. 2011. № 4. С. 58-65.

7.     Горяинов В.Б. М-оценки коэффициентов пространственной авторегрессии. // Автоматика и телемеханика. 2012. В печати.

8.     Basu S., Reinsel G.C. Properties of the Spatial Unilateral First-Order ARMA Model //Advances in Applied Probability. 1993. V. 25. № 3. P. 631-648.

9.     Хьюбер Дж.П. Робастность в статистике. М.: Мир, 1984. 304 с.

10.  Хампель Ф., Рончетти Э., Рауссеу П., Штаэль В. Робастность в статистике. Подходнаосновефункцийвлияния.- М.: Мир, 1989. 512 с.

11.  Stout W.F. Almost Sure Convergence. New York: Academic Press, 1974. 381 p.

12.  Pollard D. Convergence of Stochastic Processes. New York: Springer-Verlag, 1984. 223 p.

13.  Данфорд H., Шварц Дж. Линейные операторы. I. Общая теория. М.: ИЛ, 1962. 896 с.