A General Approach to the Limiting Distribution for Estimators in Time Series Regression with Nonstable Autoregressive Errors
非稳定自回归误差下时间序列回归估计量极限分布的一般方法AI 解读 ↓
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非稳定自回归误差下时间序列回归估计量极限分布的一般方法
- 研究问题
- 误差服从非稳定自回归过程时，如何获得自回归参数估计量的极限分布，并用于有限样本分布近似和单位根检验的局部功效分析？
- 方法与思路
- 作者针对误差服从非稳定自回归过程的时间序列回归，提出求取自回归参数归一化估计量极限分布的方法，并展示分布计算及分位点。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法便于准确计算极限分布并给出分位点，能较好近似有限样本分布，也可计算局部备择下部分单位根检验的极限功效。
- 阅读关注点
- 应核对非稳定过程与归一化的具体条件、分布函数计算步骤及误差控制，并区分极限分布、有限样本近似和局部备择功效的适用范围。
- 阅读边界
- 摘要未说明估计量形式、非稳定参数的适用范围及精度评价标准；分布计算准确性和有限样本近似效果仍需结合全文核实。
原文摘要
The authors consider the time series regression model where the error term follows a nonstable autoregressive process and present a general approach for delivering the limiting distribution of a normalized estimator for the autoregressive parameter. The present approach is quite straightforward and leads them to an accurate evaluation of the distribution function, unlike the other approaches suggested in the literature. The authors' methodology is illustrated and percent points are tabulated. The present approach produces a good approximation method for the finite sample distribution and also provides an accurate evaluation of the limiting powers of some unit root tests under a sequence of local alternatives. Copyright 1990 by The Econometric Society.