EXACT LOCAL WHITTLE ESTIMATION IN LONG MEMORY TIME SERIES WITH MULTIPLE POLES
多极点长记忆时间序列的精确局部 Whittle 估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究长记忆、季节持续性、单位根与频域估计，文本证据集中于时间序列方法方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
多极点长记忆时间序列的精确局部 Whittle 估计
- 研究问题
- 当序列同时具有常规、季节或其他周期性强持续性时，如何联合估计不同频率的记忆参数并进行统计检验？
- 方法与思路
- 作者推广精确局部 Whittle 估计，联合估计多个记忆参数，研究不同序列状态下的渐近性质及未知确定性项影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章对平稳、非平稳及不可逆序列证明一致性与渐近正态性，支持单位根和季节记忆参数相等性的推断。
- 阅读关注点
- 应核对极点位置与记忆参数范围、带宽条件、确定性项处理，以及单位根检验和季节差分预检验的有效性。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；极点是否须已知、具体正则条件和有限样本表现未说明，不能推断后续刊本变化。
原文摘要
A generalization of the Exact Local Whittle estimator in Shimotsu and Phillips (2005, Annals of Statistics 33, 1890–1933) is proposed for jointly estimating all the memory parameters in general long memory time series that possibly display standard, seasonal, and/or other cyclical strong persistence. Consistency and asymptotic normality are proven for stationary, nonstationary, and noninvertible series, permitting straightforward standard inference of interesting hypotheses such as the existence of unit roots and equality of memory parameters at some or all seasonal frequencies, which can be used as a prior test for the application of seasonal differencing filters. The effects of unknown deterministic terms are also discussed. Finally, the finite sample performance is analyzed in an extensive Monte Carlo exercise and an application to an U.S. Industrial Production index.