Finite sample improvements in statistical inference with I(1) processes
I(1) 过程统计推断的有限样本改进AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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I(1) 过程统计推断的有限样本改进
- 研究问题
- 当变量为 I(1)、协整误差为 I(0) 时，能否利用频域最小二乘思想改善完全修正最小二乘的有限样本推断？
- 方法与思路
- 作者把窄频带 FDLS 思想用于修改 FM-OLS，研究修改后的渐近性质，并通过蒙特卡洛比较有限样本表现及参数化估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，修改程序保持 FM-OLS 的理想渐近性质，模拟提供有限样本表现改善的证据，与参数化估计的比较也较为满意。
- 阅读关注点
- 应核对频带选择、完全修正项和推断统计量的构造，以及理论条件、模拟设计和不同参数化基准的比较指标。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定改善发生在哪些样本量、参数或指标上；结论限于所述单整与协整误差设定。
原文摘要
Abstract Robinson and Marinucci ( 1998 ) investigated the asymptotic behaviour of a narrow‐band semiparametric procedure termed Frequency Domain Least Squares (FDLS) in the broad context of fractional cointegration analysis. Here we restrict discussion to the standard case when the data are I(1) and the cointegrating errors are I(0), proving that modifications of the Fully Modified Ordinary Least Squares (FM‐OLS) procedure of Phillips and Hansen ( 1990 ) which use the FDLS idea have the same asymptotically desirable properties as FM‐OLS, and, on the basis of a Monte Carlo study, find evidence that they have superior finite‐sample properties. The new procedures are also shown to compare satisfactorily with parametric estimates. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.