Bootstrapping Nonstationary Autoregressive Processes with Predictive Regression Models
预测回归模型中非平稳自回归过程的自助法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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预测回归模型中非平稳自回归过程的自助法
- 研究问题
- 在自回归系数服从局部单位根设定、覆盖近乎非平稳及近乎平稳过程的预测回归中，自助法 IVX 推断是否渐近有效？
- 方法与思路
- 作者在局部单位根框架下分析自助法 IVX 估计量，推导混合高斯极限分布，并通过蒙特卡洛实验考察若干统计推断问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了预测回归参数的自助法 IVX 估计量的渐近有效性，给出混合高斯极限，并以模拟展示相关推断结果。
- 阅读关注点
- 应核对局部单位根参数化、自助抽样方案、IVX 工具变量构造，以及有效性是否在不同持久性参数下具有一致适用性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要未列出完整假设、自助步骤或模拟数值，不能推断所有非平稳过程均适用。
原文摘要
We establish the asymptotic validity of the bootstrap-based IVX estimator proposed by Phillips and Magdalinos (2009) for the predictive regression model parameter based on a local-to-unity specification of the autoregressive coefficient which covers both nearly nonstationary and nearly stationary processes. A mixed Gaussian limit distribution is obtained for the bootstrap-based IVX estimator. The statistical validity of the theoretical results are illustrated by Monte Carlo experiments for various statistical inference problems.