Lagged Regression with Unknown Lags
未知滞后长度的滞后回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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未知滞后长度的滞后回归
- 研究问题
- 当两个平稳序列之间的回归滞后未知，且并非观测间隔的整数倍时，如何估计滞后及回归参数并保证识别？
- 方法与思路
- 作者通过 Fourier 变换定义序列间相关准则，对滞后进行最大化，并引入频率加权以处理非整数滞后。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明了估计量的极限定理，将方法扩展到多元回归，并展示经济与海洋数据应用；有效性依赖识别条件。
- 阅读关注点
- 应核对混叠相关的识别条件、频率权重如何确定、平稳残差的要求，以及非整数滞后的极限分布如何建立。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定具体识别条件、采样限制或应用结果；滞后关系本身不能据此解释为因果效应。
原文摘要
Summary The problem considered is that of determining the parameters in a lagged regression of one stationary time series on another when the lag is unknown and is not an integral multiple of the time interval between observations. The residual in the regression is also taken to be a stationary time series. The method of estimation is based on the maximization with respect to the lag of a form of autocorrelation between the two series. However, the autocorrelation is defined via the Fourier transformed data which enables non-integral lags to be considered and an optimal weighting of frequencies to be introduced. The estimation procedure's validity depends upon the satisfaction of an identification (aliasing) condition. Limit theorems are proved for the estimates and the method is extended to multivariate regressions. The method is applied to some economic and to some oceanographic data.