Estimation of the Parameters of Linear Time Series Models Subject to Nonlinear Restrictions
非线性约束下线性时间序列模型的参数估计AI 解读 ↓
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非线性约束下线性时间序列模型的参数估计
- 研究问题
- 当线性时间序列模型的参数受到非线性约束，且解释变量平方和以不同速率增长时，如何研究最小二乘参数估计？
- 方法与思路
- 作者研究受非线性约束的最小二乘估计，允许解释变量包含因变量滞后项，并考虑平稳或非平稳自回归误差过程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确将研究范围扩展到不同增长速率的解释变量及滞后因变量，并称估计程序可用于两类自回归误差的回归模型。
- 阅读关注点
- 应核对约束集合的性质、不同增长速率对应的归一化，以及滞后因变量和非平稳误差下估计程序的适用条件。
- 阅读边界
- 仅依据版本未注明的索引摘要；摘要未说明一致性、极限分布、约束求解算法及非平稳情形的具体边界。
原文摘要
Least squares estimators of the parameters of a linear time series model, where the parameters are constrained by a set of nonlinear restrictions, are studied. The model may contain lags of the dependent variable as regressors and the sums of squares of the explanatory variables may grow at different rates as the sample size increases. The estimation procedures can be applied to a regression model with an error process that satisfies either a stationary or a nonstationary autoregression.