Найдены асимптотические разложения смещения, среднего квадрата отклонения и дисперсии коррелограммной оценки неизвестной ковариационной функции гауссовского стационарного случайного шума в нелинейной модели регрессии с непрерывным временем.
We establish asymptotic expansions of the bias, mean-square deviation, and variance for the correlogram estimator of the unknown covariance function of a Gaussian stationary random noise in the nonlinear regression model with continuous time.