On Estimation of a Regression Model with Long-Memory Stationary Errors
具有长记忆平稳误差的回归模型估计AI 解读 ↓
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具有长记忆平稳误差的回归模型估计
- 研究问题
- 回归误差具有平稳长记忆时，先估计回归系数、再用残差估计误差相关结构的两步程序具有怎样的渐近性质？
- 方法与思路
- 作者先以最小二乘估计回归参数，再利用所得残差估计误差相关结构参数，在某些通常正则条件失效时建立渐近分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导了上述估计程序在长记忆平稳误差模型中的渐近性质，处理了该模型不满足某些既有正则条件的问题。
- 阅读关注点
- 应核对长记忆强度、回归设计和残差误差的影响，并查明哪些正则条件失效，以及两步估计各自的收敛率与极限分布。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明具体长记忆模型、收敛率或极限分布，不能默认通常的平方根样本量推断。
原文摘要
We consider estimation of a regression model with long-memory stationary errors. First, we estimate the regression parameters by the least-squares estimator (LSE) and, next, those describing the correlation structure of the error terms by using the residuals obtained from the LSE. Certain regularity conditions introduced to develop the asymptotic theory no longer hold in this model. In this situation we derive asymptotic properties of the preceding estimation procedure.