A Theoretical Analysis of the Stationarity of an Unrestricted Autoregression Process
非受限自回归过程的平稳性理论分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非受限自回归过程的平稳性理论分析
- 研究问题
- 当自回归过程的系数带有递增幂次的衰减因子时，平稳性如何取决于系数、维度及衰减参数，并约束预测滞后数？
- 方法与思路
- 作者研究维度大于一、系数乘以衰减参数递增幂次的自回归过程，以参数间的关系表述平稳性条件，并讨论计算表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称定理将平稳性条件表示为系数、维度和衰减参数之间的简单关系，并指出衰减参数影响系数界限及预测滞后数。
- 阅读关注点
- 应核对过程与维度的精确定义、系数排列方式、定理条件是否必要且充分，以及参数界限和滞后数限制的推导。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未给出定理公式、创新项条件或计算证据的具体结果。
原文摘要
The higher dimensional autoregressive models would describe some of the econometric processes relatively generically if they incorporate the heterogeneity in dependence on times. This paper analyzes the stationarity of an autoregressive process of dimension $k>1$ having a sequence of coefficients $β$ multiplied by successively increasing powers of $0<δ<1$. The theorem gives the conditions of stationarity in simple relations between the coefficients and $k$ in terms of $δ$. Computationally, the evidence of stationarity depends on the parameters. The choice of $δ$ sets the bounds on $β$ and the number of time lags for prediction of the model.