✨
AI Summary & Key Takeaways
AI Insight⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)
The approach app to maximum likelihood estimation (MLE).
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:In this study we derive the first order conditions for the parameters of autoregressive (AR) model using the covariance matrix of AR(p) errors.
📊
Key Findings & Data:We give some properties of covariance matrix before giving the theorem concerning the first order conditions of the AR parameters.
💡
Conclusion & Impact:The approach app to maximum likelihood estimation (MLE).
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters
Abstract
In this study we derive the first order conditions for the parameters of autoregressive (AR) model using the covariance matrix of AR(p) errors. We give some properties of covariance matrix before giving the theorem concerning the first order conditions of the AR parameters. The approach app to maximum likelihood estimation (MLE).
Özet
Bu çalışmada, AR(p) hatalarının kovaryans matrisi kullanılarak, otoregressif (AR) modelin parametreleri için birinci derece koşullar çıkarıldı. AR parametrelerinin birinci derece koşullarıyla ilgili teoremi ifade etmeden önce kovaryans matrisinin bazı özellikleri verildi. Yaklaşım, en çok olabilirlik tahmini (MLE) için uygulandı.
🔖
Cite This Article
KASAP, R., EKNİ, M. (2022). First order conditions for the MLE of an autoregressive model. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 11 - Sayı: 3, 415–423. https://ajindex.com/articles/522613