Consistent Order Determination for Processes with Infinite Variance
无限方差过程的一致阶数判定AI 解读 ↓
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无限方差过程的一致阶数判定
- 研究问题
- 自回归残差属于无限方差稳定律的吸引域时，如何一致选择模型阶数，并进一步判定移动平均阶数及区分两类模型？
- 方法与思路
- 作者分析 FPEα 自回归阶数准则，并利用逆相关的自回归估计构造移动平均阶数判定程序，同时研究模型区分。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称任意正 α 的 FPEα 准则可一致估计自回归阶数，并建立移动平均阶数及给定阶数参数估计的一致性结果。
- 阅读关注点
- 应核对稳定律吸引域的条件、候选阶数范围、逆相关估计方法，以及自回归与移动平均模型一致区分的适用限制。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；无限方差条件不能简化为任意重尾分布，摘要未说明完整假设或模型区分模拟的数值结果。
原文摘要
SUMMARY Order determination for autoregressive processes when the residuals have a distribution belonging to the domain of attraction of an infinite variance stable law is examined. The use of the FPEα criterion of Bhansali and Downham (1977) is shown to provide a consistent estimator of the order with any α > 0. Order determination for moving average processes is considered; a procedure based on autoregressive estimates of the inverse correlations, see Bhansali (1983), is shown to provide a consistent estimator of the order. Consistency of the estimated autoregressive and moving average parameters of an arbitrary order is established. The question of consistent discrimination between autoregressive and moving average models is also considered. The finite sample behaviour of the discrimination procedure is investigated by means of a simulation study.