Estimation of the Parameters of Vector Autoregressive (VAR) Time Series Model with Symmetric Stable Noise
对称稳定噪声下向量自回归模型的参数估计AI 解读 ↓
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对称稳定噪声下向量自回归模型的参数估计
- 研究问题
- 对于具有对称稳定噪声的任意正整数阶 VAR 过程，如何构造参数估计方法，并评估其准确性、效率与计算实施表现？
- 方法与思路
- 作者提出分数低阶协方差方法 FLOC，用于估计对称稳定噪声下的 VAR 参数，并以 Monte Carlo 模拟考察方法表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提出适用于一阶及更高阶 VAR 的 FLOC 参数估计方法，并称模拟展示其效率、准确性和简便性，未提供数值。
- 阅读关注点
- 应核对稳定分布参数范围、分数阶矩的存在条件、FLOC 与 VAR 系数之间的关系，以及一致性和模拟比较的依据。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未说明理论性质、模拟设定或性能指标，不能据此确认普遍优势。
原文摘要
In this article, we propose the fractional lower order covariance method (FLOC) for estimating the parameters of vector autoregressive process (VAR) of order $p$, $p\geq 1$ with symmetric stable noise. Further, we show the efficiency, accuracy, and simplicity of our methods through Monte-Carlo simulation.