THE LOCAL PROJECTION RESIDUAL BOOTSTRAP FOR AR(1) MODELS
AR(1) 模型的局部投影残差自助法AI 解读 ↓
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AR(1) 模型的局部投影残差自助法
- 研究问题
- 如何为 AR(1) 模型的脉冲响应构造置信区间，使推断能在包含单位根、未知形式条件异方差和鞅差冲击的模型类中有效？
- 方法与思路
- 作者将局部投影与 AR(1) 残差自助法结合，分别研究自助分布的一致性、置信区间有效性及更受限模型类中的高阶改进。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法在所述模型类中具有一致有效的推断理论，并在更受限的 AR(1) 模型类中获得置信区间的渐近精细化改进。
- 阅读关注点
- 应核对残差重抽样如何适应异方差、脉冲响应期限的允许范围，以及一致有效性与渐近精细化分别需要哪些条件。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未说明期限增长、初始值或矩条件；高阶改进仅针对更受限模型类，不能视为全部适用情形中的保证。
原文摘要
This article proposes a local projection (LP) residual bootstrap method to construct confidence intervals for impulse response coefficients of AR(1) models. Our bootstrap method is based on the LP approach and involves a residual bootstrap procedure applied to AR(1) models. We present theoretical results for our bootstrap method and proposed confidence intervals. First, we prove the uniform consistency of the LP-residual bootstrap over a large class of AR(1) models that allow for a unit root, conditional heteroskedasticity of unknown form, and martingale difference shocks. Then, we prove the asymptotic validity of our confidence intervals over the same class of AR(1) models. Finally, we show that the LP-residual bootstrap provides asymptotic refinements for confidence intervals on a restricted class of AR(1) models relative to those required for the uniform consistency of our bootstrap.