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Jie Hou
Pierre Perron

低频及其他污染下长记忆过程的修正局部 Whittle 估计

研究问题
随机或确定性水平突变、趋势和附加噪声等污染存在时,如何可靠估计长记忆时间序列的记忆参数,并减少短记忆动态造成的偏差?
方法与思路
作者修正局部 Whittle 估计量以处理低频污染,并讨论进一步纳入附加噪声的修改,同时通过渐近分析和模拟考察估计表现。
材料陈述的贡献
摘要称修正估计量具有标准局部 Whittle 估计的通常渐近分布;模拟中污染存在时效率改善明显,无污染时效率损失较小。
阅读关注点
应核对污染过程的允许范围、频域修正方式、带宽选择及渐近条件,并检查不同污染强度与短记忆动态下的模拟比较。
阅读边界
仅依据所给出版社摘要;摘要未说明修正公式、带宽条件和效率增益数值,不能将所考察污染类型的结果推广至任意异常过程。

原文摘要

We propose a modified local-Whittle estimator of the memory parameter of a long memory time series process which has good properties under an almost complete collection of contamination processes that have been discussed in the literature, mostly separately. These contaminations include processes whose spectral density functions dominate at low frequencies such as random level shifts, deterministic level shifts and deterministic trends. We show that our modified estimator has the usual asymptotic distribution applicable for the standard local Whittle estimator in the absence of such contaminations. We also show how the estimator can be modified to further account for additive noise and that our modification for low frequency contamination reduces the bias due to short-memory dynamics. Through extensive simulations, we show that the proposed estimator provides substantial efficiency gains compared to existing semiparametric estimators in the presence of contaminations, with little loss of efficiency when these are absent.

笔记与分组