Bootstrap-Based Inference in Models With a Nearly Noninvertible Moving Average Component
含近不可逆移动平均成分模型的自助法推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究移动平均模型的参数推断，并将方法用于通胀参数不稳定性及利率风险溢价时变性，支持时间序列与结构变化分类。
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含近不可逆移动平均成分模型的自助法推断
- 研究问题
- 当移动平均参数接近不可逆边界、似然呈非对称形态时，如何构造双侧置信区间，并用于考察经济序列参数的不稳定性？
- 方法与思路
- 作者通过反演似然比检验的接受域构造区间，将非枢轴极限分布的分位数表示为 MA 参数的函数，再以网格自助法近似。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出面向近不可逆 MA 模型的自助法区间构造，处理边界附近的似然非对称性，并应用于通胀参数不稳定及利率风险溢价时变性。
- 阅读关注点
- 应核对近不可逆模型的设定、网格与自助抽样方案、区间覆盖率依据，以及通胀和利率应用中参数变化的判定方式。
- 阅读边界
- 摘要未报告置信区间的覆盖率、有限样本比较、计算成本或应用结果；非枢轴分布的近似精度和边界处表现仍需全文核对。
原文摘要
This article proposes a bootstrap method for constructing two-sided confidence intervals for the moving average (MA) parameter in nearly noninvertible models. The confidence intervals are obtained by inverting the acceptance region of the likelihood ratio (LR) test reflecting the asymmetry of the likelihood near the noninvertibility boundary. The limiting distribution of the LR statistic is nonpivotal and its quantiles are parameterized as a function of the MA parameter and then approximated by grid bootstrap. The proposed method is used to investigate the parameter instability in inflation and time variability of risk premium in interest rates.