Simultaneous Inference of a Partially Linear Model in Time Series
时间序列部分线性模型的同时推断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：摘要研究时间序列回归的同时推断，并以外汇风险溢价为应用对象，支持时间序列和资产定价分类。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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时间序列部分线性模型的同时推断
- 研究问题
- 在具有时间依赖的部分线性回归中，如何为多变量非参数函数构造同时置信区域，并适应较一般的线性和非线性自回归过程？
- 方法与思路
- 作者将高维高斯逼近扩展至具有连续指标集的依赖过程，据此构造函数同时置信区域，并通过模拟和外汇远期溢价回归展示应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法允许比既有研究更一般的依赖结构，并可用于多类自回归过程；应用中利用汇率与宏观数据构造外汇风险溢价置信区域。
- 阅读关注点
- 应核对依赖条件、连续函数域与平滑参数选择、高斯逼近误差控制，以及同时覆盖与逐点覆盖的区别和风险溢价的模型解释。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列出正则条件、覆盖率数值和实证结果，不能判断一般性扩展的具体边界。
原文摘要
We introduce a new methodology to conduct simultaneous inference of the nonparametric component in partially linear time series regression models where the nonparametric part is a multivariate unknown function. In particular, we construct a simultaneous confidence region (SCR) for the multivariate function by extending the high-dimensional Gaussian approximation to dependent processes with continuous index sets. Our results allow for a more general dependence structure compared to previous works and are widely applicable to a variety of linear and nonlinear autoregressive processes. We demonstrate the validity of our proposed methodology by examining the finite-sample performance in the simulation study. Finally, an application in time series, the forward premium regression, is presented, where we construct the SCR for the foreign exchange risk premium from the exchange rate and macroeconomic data.