On multiple regression models with nonstationary correlated errors
具有非平稳相关误差的多元回归模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有非平稳相关误差的多元回归模型
- 研究问题
- 研究当多元回归误差具有随时间变化的自回归结构时，如何同时估计回归系数与时变自回归参数并开展渐近分析。
- 方法与思路
- 作者假设误差服从时变自回归过程，提出联合估计方法，并采用类似非参数回归的参数重标度分析估计量的抽样性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了回归参数和时变自回归参数的估计方法及渐近抽样性质，并用全球温度异常数据提供应用示例。
- 阅读关注点
- 应核对非平稳性的具体形式、时变参数的平滑条件、重标度方式，以及误差相关结构如何影响回归系数的推断。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；摘要未说明具体估计步骤和渐近条件，也未表明该方法适用于单位根或突变情形。
原文摘要
We consider the estimation of parameters of a multiple regression model with nonstationary errors. We assume the nonstationary errors satisfy a time‐dependent autoregressive process and describe a method for estimating the parameters of the regressors and the time‐dependent autoregressive parameters. The parameters are rescaled as in nonparametric regression to obtain the asymptotic sampling properties of the estimators. The method is illustrated with an example taken from global temperature anomalies.