Parameter inference for a nearly nonstationary first-order autoregressive model
近非平稳一阶自回归模型的参数推断AI 解读 ↓
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近非平稳一阶自回归模型的参数推断
- 研究问题
- 一阶自回归模型接近单位根时，得分函数的有限样本分布怎样变化，如何解释其非正态性并获得可用近似？
- 方法与思路
- 作者构建展示得分非正态性的分析框架，用两个卡方变量解释分布行为，并提出供实际使用的有限样本分布近似。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该框架有助于理解趋近单位根时的得分分布转变，并提供近似有限样本分布；具体近似精度未报告。
- 阅读关注点
- 应核对初始值和误差分布设定、趋近单位根的方式、两个卡方变量之间的关系，以及近似在不同样本量下的精度。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；局部参数化、检验或区间构造及近似误差未说明，不能推断具体推断方法的表现。
原文摘要
The finite sample behaviour of the score function in a first-order autoregression is investigated. An object is to interpret the transition of the distribution of the score when the model approaches a nonstationary situation with a unit root. A framework is presented wherein the nonnormality of the score is clearly seen. Also, a simple interpretation for the behaviour of the distribution in terms of two chi-squared variables is given. Approximate finite sample distributions for practical use are also proposed.