Schätzer in periodisch beobachteten autoregressiven Modellen Gegeben sei eine lineare autoregressive Zeitreihe die wir nicht vollständig sondern zu periodisch sich wiederholenden Zeitpunkten beobachten. Ausgehend von diesen Beobachtungen konstruieren wir Schätzer für den Autoregressionsparameter und die Innovationsdichte der voll beobachteten Zeitreihe. Der Schätzer für die Innovationsdichte verwendet einen Dekonvolutionsschätzer. Eine einfachere Variante wurde schon in einem sogenannten ʺeingeschränktenʺ Dekonvolutionsproblem für unabhängige Beobachtungen eingeführt. Ferner zeigen wir die lokale asymptotische Normalität der periodisch beobachteten Zeitreihe. Effiziente Schätzer für den Autoregressionsparameter werden charakterisiert. Wir konstruieren einen effizienten Schätzer unter einer zusätzlichen strukturellen Annahme. Dazu verwenden wir den Kleinste Quadrate Schätzer als Startschätzer und verbessern ihn mit dem Newton Rhapson Verfahren.