Generalised structured models
广义结构化模型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：摘要明确包含时间序列模型、结构化波动率与 GARCH 类条件异方差模型。
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广义结构化模型
- 研究问题
- 如何以统一模型类扩展广义加性模型，使其涵盖非线性回归、交互作用、变系数结构和时间序列条件异方差？
- 方法与思路
- 作者提出广义结构化模型，讨论平滑样条与推广后的投影估计原则，并对该一般模型类中估计器的渐近表现作理论讨论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该框架包含广义交互模型、结构化波动率模型、visual GARCH 和变系数模型，提供统一的估计思路。
- 阅读关注点
- 应核对各子模型的结构约束和识别要求、样条与投影方法的关系，以及渐近讨论具体覆盖哪些模型和估计器。
- 阅读边界
- 材料为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体理论结论、条件与应用结果未说明，不能据此认定所有子模型共享同一保证。
原文摘要
We present a general class of nonlinear regression and time series models that we call generalised structured models. The class is a natural generalisation of generalised additive models, and it includes generalised interaction models, structured volatility models, visual GARCH, generalised autoregressive conditional heteroscedasticity, models and varying coefficient models. We discuss estimation principles including smoothing splines and a generalisation of the projection approach of Mammen et al. (1999). We finish the paper with some theoretical considerations about the asymptotic performance of the estimator for the general class of generalised structured models.