Small-Sample Properties of Predictions from the Regression Model with Autoregressive Errors
自回归误差回归模型预测的小样本性质AI 解读 ↓
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自回归误差回归模型预测的小样本性质
- 研究问题
- 回归误差存在自回归相关时，渐近预测方差的实用估计在小样本中表现如何，计入参数估计不确定性是否有益？
- 方法与思路
- 作者用蒙特卡洛模拟改变误差自相关、样本量与预测步长，将包含或忽略参数估计项的两种方差估计与预测均方误差比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称计入反映参数估计的项是有益的，尤其在小样本情形；研究据此评价渐近预测方差估计的实际表现。
- 阅读关注点
- 应核对自回归阶数、回归设计、预测目标和参数估计项的构成，检查不同预测步长及相关程度下的误差比较。
- 阅读边界
- 摘要未说明模拟设定、改进幅度或预测区间覆盖率；OpenAlex 索引版本未注明，不能声称普遍改善。
原文摘要
Monte Carlo methods are used to examine the small-sample properties of various estimators of asymptotic prediction variance (APV) from the regression model with autoregressive errors. Two practical estimators of APV, one of which includes terms reflecting parameter estimation and one of which excludes these terms, are compared to the mean squared error of prediction for regression models with different autocorrelation of the errors, different sample sizes, and different period-ahead predictions. The inclusion of terms reflecting the estimation of parameters is found to be worthwhile, particularly in small samples.