Partial parametric estimation for nonstationary nonlinear regressions
非平稳非线性回归的部分参数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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非平稳非线性回归的部分参数估计
- 研究问题
- 在包含多个单整时间序列的部分参数非线性回归中，如何利用非参数部分的结构分解，估计参数项与未知函数？
- 方法与思路
- 作者将非参数部分分为齐次与可积成分，先用非线性最小二乘拟合齐次及参数项，再对残差使用核方法估计可积成分。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文建立估计量的一致性与渐近分布，提供有限样本模拟，并将方法用于美国和日本货币需求函数的估计。
- 阅读关注点
- 应核对齐次与可积成分的分解条件、单整变量之间允许的关系，以及第一步估计误差如何影响第二步核估计。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断分解是否唯一、具体收敛率与带宽条件，也无法评估货币需求应用的识别和数值结果。
原文摘要
This paper proposes an estimation method for a partial parametric model with multiple integrated time series. Our estimation procedure is based on the decomposition of the nonparametric part of the regression function into homogeneous and integrable components. It consists of two steps: In the first step we parameterize and fit the homogeneous component of the nonparametric part by the nonlinear least squares with other parametric terms in the model, and use in the second step the standard kernel method to nonparametrically estimate the integrable component of the nonparametric part from the residuals in the first step. We establish consistency and obtain the asymptotic distribution of our estimator. A simulation shows that our estimator performs well in finite samples. For the empirical illustration, we estimate the money demand functions for the US and Japan using our model and methodology.