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SOME NECESSARY CONDITIONS FOR ERGODICITY OF NONLINEAR FIRST ORDER AUTOREGRESSIVE MODELS
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  • SOME NECESSARY CONDITIONS FOR ERGODICITY OF NONLINEAR FIRST ORDER AUTOREGRESSIVE MODELS
  • SOME NECESSARY CONDITIONS FOR ERGODICITY OF NONLINEAR FIRST ORDER AUTOREGRESSIVE MODELS
저자명
Lee. Chan-Ho
간행물명
Journal of the Korean Mathematical Society
권/호정보
1996년|33권 2호|pp.227-234 (8 pages)
발행정보
대한수학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Consider nonlinear autoregressive processes of order 1 defined by the random iteration $$ (1) X_{n + 1} = f(X_n) + epsilon_{n + 1} (n geq 0) $$ where f is real-valued Borel measurable functin on $R^1, {epsilon_n : n geq 1}$ is an i.i.d.sequence whose common distribution F has a non-zero absolutely continuous component with a positive density, $E$mid$epsilon_n$mid$ < infty$</TEX>, and the initial $X_0$ is independent of ${epsilon_n : n > geq 1}$.