Consistency and Limiting Distribution of the Least Squares Estimator of a Threshold Autoregressive Model
门限自回归模型最小二乘估计的相合性与极限分布AI 解读 ↓
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门限自回归模型最小二乘估计的相合性与极限分布
- 研究问题
- 平稳遍历门限自回归模型中的最小二乘估计是否强相合？门限参数具有怎样的收敛速度和非标准极限分布？
- 方法与思路
- 作者在若干正则条件下研究平稳遍历门限自回归模型的最小二乘估计，推导其极限分布并单独分析门限参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称最小二乘估计强相合，门限参数估计具有N阶收敛速度，其极限分布与复合泊松过程相关。
- 阅读关注点
- 应核对具体正则条件、门限参数的识别与搜索方式，以及复合泊松过程怎样决定极限分布和可实施的推断程序。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，无法确定正则条件、极限分布的完整形式或有限样本表现，不能推广至非平稳模型。
原文摘要
It is shown that, under some regularity conditions, the least squares estimator of a stationary ergodic threshold autoregressive model is strongly consistent. The limiting distribution of the least squares estimator is derived. It is shown that the estimator of the threshold parameter is N consistent and its limiting distribution is related to a compound Poisson Process.