Оценивание параметрической регрессии с импульсными шумами по дискретным наблюдениям

Рассматривается задача оценивания параметров в модели периодической регрессии с непрерывным временем с шумами, описываемыми негауссовским процессом Орнштейна–Уленбека, по наблюдениям в дискретные моменты времени. Предлагаются улучшенные оценки неизвестных параметров регрессии, превосходящие по среднеквадратической точности оценки по методу наименьших квадратов. Получены явные формулы для минимального выигрыша в среднеквадратическом риске. Устанавливается асимптотическая минимаксность оценок при неограниченном росте числа периодов и частоты наблюдений процесса.