CAUCHY ESTIMATORS FOR AUTOREGRESSIVE PROCESSES WITH APPLICATIONS TO UNIT ROOT TESTS AND CONFIDENCE INTERVALS
自回归过程的柯西估计量及单位根检验与置信区间AI 解读 ↓
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自回归过程的柯西估计量及单位根检验与置信区间
- 研究问题
- 如何为自回归参数构造具有标准正态极限枢轴统计量的估计量，并据此开展季节单位根检验和置信区间推断？
- 方法与思路
- 作者提出新的近似中位数无偏估计量，利用其枢轴统计量构造检验与区间，并在一阶自回归中进行蒙特卡洛比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，枢轴统计量在各参数范围具有正态极限；模拟中单位根检验局部功效较高，近单位根时区间平均长度较短。
- 阅读关注点
- 应核对估计量构造、各参数范围下的渐近条件、季节周期处理，以及模拟比较的检验水平和置信区间覆盖率。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要中的功效与区间长度优势来自一阶自回归模拟，未给具体幅度，不能推广为所有模型下的优势。
原文摘要
For autoregressive processes, we propose new estimators whose pivotal statistics have the standard normal limiting distribution for all ranges of the autoregressive parameters. The proposed estimators are approximately median unbiased. For seasonal time series, the new estimators give us unit root tests that have limiting normal distribution regardless of period of the seasonality. Using the estimators, confidence intervals of the autoregressive parameters are constructed. A Monte-Carlo simulation for first-order autoregressions shows that the proposed tests for unit roots are locally more powerful than the tests based on the ordinary least squares estimators. It also shows that the proposed confidence intervals have shorter average lengths than those of Andrews (1993, Econometrica 61, 139–165) based on the ordinary least squares estimators when the autoregressive coefficient is close to one.