Estimation of fractional integration under temporal aggregation
时间聚合下的分数阶单整估计AI 解读 ↓
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时间聚合下的分数阶单整估计
- 研究问题
- 流量累加或存量间隔抽样如何改变分数阶单整过程的频域性质，原有半参数估计与推断在聚合后是否仍然有效？
- 方法与思路
- 作者将平稳过程的时间聚合频域结果推广到差分平稳过程，再考察分数阶单整估计常用假设在聚合下是否保持。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文依据聚合后的频域性质，说明哪些估计量仍然有效，以及它们对带宽选择需要满足什么条件。
- 阅读关注点
- 应核对流量累加与存量抽样的区别、聚合后低频谱的性质，以及各估计量对应的假设与带宽限制是否不同。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法列出仍有效的具体估计量或带宽条件，也无法判断聚合频率对有限样本估计的影响。
原文摘要
A result characterizing the effect of temporal aggregation in the frequency domain is known for arbitrary stationary processes and generalized for difference-stationary processes here. Temporal aggregation includes cumulation of flow variables as well as systematic (or skip) sampling of stock variables. Next, the aggregation result is applied to fractionally integrated processes. In particular, it is investigated whether typical frequency domain assumptions made for semiparametric estimation and inference are closed with respect to aggregation. With these findings it is spelled out, which estimators remain valid upon aggregation under which conditions on bandwidth selection.