Long memory and regime switching
长记忆与状态转换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：摘要直接比较长记忆与随机状态转换，并研究永久突变和马尔可夫转换模型，对应时间序列及结构变化。
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长记忆与状态转换
- 研究问题
- 随机状态转换在何种意义上会被误判为长记忆，这种混淆是否可能持续到渐近情形，并在不同模型中出现？
- 方法与思路
- 作者在简单混合模型、随机永久突变模型和马尔可夫转换模型中进行解析研究，并以蒙特卡洛分析考察理论相关性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称当状态转换数量在其精确定义下较少时，随机转换即使渐近也容易与长记忆混淆，模拟支持该理论的相关性。
- 阅读关注点
- 核对“较少转换”的严格定义与渐近序列、长记忆的判别依据，以及各模型的机制和模拟所覆盖的参数情形。
- 阅读边界
- 仅据所给 NBER 工作论文版本摘要，具体条件和模拟数值未说明；该预印本不能证明同行评审或接收，也不能推断刊本变化。
原文摘要
The theoretical and empirical econometric literatures on long memory and regime switching have evolved largely independently, as the phenomena appear distinct. We argue, in contrast, that they are intimately related, and we substantiate our claim in several environments, including a simple mixture model, Engle and Lee's (1999) stochastic permanent break model, and Hamilton's (1989) Markov switching model. In particular, we show analytically that stochastic regime switching is easily confused with long memory, even asymptotically, so long as only a small' amount of regime switching occurs, in a sense that we make precise. A Monte Carlo analysis supports the relevance of the theory and produces additional insights.