Asymptotic prediction mean squared error for vector autoregressive models
向量自回归模型的渐近预测均方误差AI 解读 ↓
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向量自回归模型的渐近预测均方误差
- 研究问题
- 一般向量自回归过程的多步预测均方误差如何刻画，又如何扩展到具有自回归误差和动态外生变量的回归？
- 方法与思路
- 作者推导一般向量自回归的一步及多步预测渐近均方误差，并处理外生变量服从向量自回归的回归模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，一步预测结果是标量自回归结论的简洁推广，同时给出一般多步预测及相关动态回归模型的误差结果。
- 阅读关注点
- 应核对预测器及参数估计方式、过程条件、预测步长的渐近安排，以及均方误差如何计入参数估计的不确定性。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未给出误差公式、过程限制或有限样本精度，不能推断刊本变化。
原文摘要
This paper derives the asymptotic mean squared error of multistep prediction for the general vector autoregressive process. For one-step-ahead prediction the result is a surprisingly simple generalization of the result for the scalar autoregressive process. Results for multistep prediction are also derived for the regression model with autoregressive errors, where the set of exogenous variables follows a vector autoregressive process.