A semiparametric panel model for unbalanced data with application to climate change in the United Kingdom
用于非平衡数据的半参数面板模型：英国气候变化应用AI 解读 ↓
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用于非平衡数据的半参数面板模型：英国气候变化应用
- 研究问题
- 如何利用非平衡气象站面板描述英国长期天气变化，同时允许共同温度趋势以非参数形式演化，并用于预测？
- 方法与思路
- 作者对 26 个气象站的月均最高与最低温度建立半参数面板模型，提出剖面似然估计量，研究统计性质及预测。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该模型能更完整描述中期尺度的共同温度演化，且剖面似然估计具有较序贯两步估计更好的渐近性质。
- 阅读关注点
- 应核对非参数趋势与站点差异如何区分、非平衡观测的处理方式，以及渐近改善具体指什么性质和预测如何实现。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要；缺失机制、平滑设定及比较数值未说明，不能把渐近性质改善等同于有限样本或预测全面占优。
原文摘要
This paper is concerned with developing a semiparametric panel model to explain the trend in UK temperatures and other weather outcomes over the last century. We work with the monthly averaged maximum and minimum temperatures observed at the twenty six Meteorological Office stations. The data is an unbalanced panel. We allow the trend to evolve in a nonparametric way so that we obtain a fuller picture of the evolution of common temperature in the medium timescale. Profile likelihood estimators (PLE) are proposed and their statistical properties are studied. The proposed PLE has improved asymptotic property comparing the sequential two-step estimators. Finally, forecasting based on the proposed model is studied.