Estimation and Testing Stationarity for Double-Autoregressive Models
双重自回归模型的估计与平稳性检验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：摘要明确研究自回归时间序列的估计和平稳性检验，并应用于国库券利率序列。
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
双重自回归模型的估计与平稳性检验
- 研究问题
- 双重自回归模型在何种条件下仍可获得一致且渐近正态的参数估计，如何构造平稳性检验并应用于利率时间序列？
- 方法与思路
- 作者研究模型参数估计，在摘要所述对数期望条件下建立渐近性质，并提出两种平稳性检验，其极限分布涉及二维布朗运动。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称结果涵盖部分传统自回归推断表现异常的情形，并提供两种检验的临界值、模拟及美国九十天国库券利率应用。
- 阅读关注点
- 核对原始模型与平稳性条件、具体估计方法和矩条件，并检查检验零假设、布朗运动极限及利率应用的样本设定。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；公式存在上下标挤连，应查原 PDF 确认模型、条件及二阶矩记号，不能重构公式或外推渐近结论。
原文摘要
Summary The paper considers the double-autoregressive model yt = φyt−1+ɛt with ɛt =ηt√(ω+αyt−12). Consistency and asymptotic normality of the estimated parameters are proved under the condition E ln |φ +√αηt|<0, which includes the cases with |φ|=1 or |φ|>1 as well as E(εt2)=∞. It is well known that all kinds of estimators of φ in these cases are not normal when ɛt are independent and identically distributed. Our result is novel and surprising. Two tests are proposed for testing stationarity of the model and their asymptotic distributions are shown to be a function of bivariate Brownian motions. Critical values of the tests are tabulated and some simulation results are reported. An application to the US 90-day treasury bill rate series is given.