Retrieval from Mixed Sampling Frequency: Generic Identifiability in the Unit Root VAR
从混频观测恢复高频模型：单位根 VAR 的一般位置可识别性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究混频单位根 VAR 和向量误差修正模型的识别，直接对应时间序列与 VAR 方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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从混频观测恢复高频模型：单位根 VAR 的一般位置可识别性
- 研究问题
- 当单位根 VAR 或向量误差修正系统只能被混频观测时，能否利用低频观测的信息识别其潜在高频参数？
- 方法与思路
- 作者沿用 REMIS 的分块思路，对分块过程作滞后 N 差分，利用其二阶矩研究高频向量误差修正模型的参数识别。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明高频系统参数具有一般位置可识别性，并同时处理存量观测、流量观测以及确定性项的情况。
- 阅读关注点
- 应核对一般位置识别排除哪些参数集合、协整结构及采样率条件，以及存量、流量和确定性项如何改变矩条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实。摘要未列出完整条件，也未说明估计及有限样本表现；一般位置识别不等于处处识别。
原文摘要
The "REtrieval from MIxed Sampling" (REMIS) approach based on blocking developed in Anderson et al. (2016a) is concerned with retrieving an underlying high frequency model from mixed frequency observations. In this paper we investigate parameter-identifiability in the Johansen (1995) vector error correction model for mixed frequency data. We prove that from the second moments of the blocked process after taking differences at lag N (N is the slow sampling rate), the parameters of the high frequency system are generically identified. We treat the stock and the flow case as well as deterministic terms.