Robust Nonstationary Regression
稳健非平稳回归AI 解读 ↓
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稳健非平稳回归
- 研究问题
- 在非平稳回归中，如何同时处理解释变量内生性、冲击序列依赖和厚尾误差，并建立稳健估计与推断理论？
- 方法与思路
- 作者对稳健估计进行半参数完全修正，重点研究 FM-LAD 与 FM-M，并用广义函数方法处理目标函数不光滑的问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文建立广义函数部分和的大数律及弱收敛结果，并给出有限方差和无限方差误差下的稳健估计极限理论。
- 阅读关注点
- 应核对内生性和序列依赖的修正方式、稳健损失函数的条件，以及两类误差下的收敛速度、极限分布与推断构造。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断稳健性覆盖哪些污染机制，模拟和应用的具体结果也未说明，不能推断其他版本变化。
原文摘要
This paper provides a robust statistical approach to nonstationary time series regression and inference. Fully modified extensions of traditional robust statistical procedures are developed that allow for endogeneities in the nonstationary regressors and serial dependence in the shocks that drive the regressors and the errors that appear in the equation being estimated. The suggested estimators involve semiparametric corrections to accommodate these possibilities, and they belong to the same family as the fully modified least-squares (FM-OLS) estimator of Phillips and Hansen (1990, Review of Economic Studies 57,99–125). Specific attention is given to fully modified least absolute deviation (FM-LAD) estimation and fully modified M (FM-M) estimation. The criterion function for LAD and some M -estimators is not always smooth, and this paper develops generalized function methods to cope with this difficulty in the asymptotics. The results given here include a strong law of large numbers and some weak convergence theory for partial sums of generalized functions of random variables. The limit distribution theory for FM-LAD and FM-M estimators that is developed includes the case of finite variance errors and the case of heavytailed (infinite variance) errors. Some simulations and a brief empirical illustration are reported.