Likelihood analysis of seasonal cointegration
季节性协整的似然分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要围绕季节频率上的单整、协整和误差修正模型建立似然推断，直接属于时间序列计量方向。
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季节性协整的似然分析
- 研究问题
- 季节频率上的协整如何在误差修正模型中表示，其最大似然估计、协整秩检验和协整向量的渐近推断如何建立？
- 方法与思路
- 作者分析季节性误差修正模型的单整条件与表示定理，研究似然函数和数值估计，并以复布朗运动表达渐近结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出协整秩似然比检验的渐近分布，证明估计协整向量渐近混合高斯，并提供用于渐近推断的表格。
- 阅读关注点
- 核对季节频率、单整阶数和表示定理的具体条件，最大似然计算步骤，以及秩检验和混合高斯结果的适用范围。
- 阅读边界
- 仅据所给作者／机构库版本摘要；季节结构、正则条件、推断表格与有限样本表现未给出，也不能推断刊本变化。
原文摘要
The error correction model for seasonal cointegration is analyzed. Conditions are found under which the process is integrated of order 1 and cointegrated at seasonal frequency, and a representation theorem is given. The likelihood function is analyzed and the numerical calculation of the maximum likelihood estimators is discussed. The asymptotic distribution of the likelihood ratio test for cointegrating rank is given. It is shown that the estimated cointegrating vectors are asymptotically mixed Gaussian. The results resemble the results for cointegration at zero frequency when expressed in terms of a complex Brownian motion. Tables are provided for asymptotic inference.