ESTIMATION OF NONLINEAR ERROR CORRECTION MODELS
非线性误差修正模型的估计AI 解读 ↓
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非线性误差修正模型的估计
- 研究问题
- 当非线性向量误差修正模型的短期动态随误差修正项切换，且区制转换可以不连续时，如何建立估计的渐近理论？
- 方法与思路
- 作者研究一般模型的最小二乘估计，再分析门限协整参数的收敛速度，并推导平滑最小二乘估计的渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，一般情形下协整向量具有根号 n 一致性；门限协整中协整向量与门限参数的收敛速度分别为 n^{3/2} 与 n。
- 阅读关注点
- 应核对一般模型与门限模型分别需要的条件、不同收敛速度的来源，以及协整向量估计误差不影响短期参数估计的适用范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法核验非正则问题的证明及平滑参数要求；摘要未说明有限样本表现，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
Asymptotic theory for the estimation of nonlinear vector error correction models that exhibit regime-specific short-run dynamics is developed. In particular, regimes are determined by the error correction term, and the transition between regimes is allowed to be discontinuous, as in, e.g., threshold cointegration. Several nonregular problems are resolved. First of all, consistency—square root n consistency for the cointegrating vector β —is established for the least squares estimation of this general class of models. Second, the convergence rates are obtained for the least squares of threshold cointegration, which are n 3/2 and n for β and γ , respectively, where γ denotes the threshold parameter. This fast rate for β in itself is of practical relevance because, unlike in smooth transition models, the estimation error in β does not affect the estimation of short-run parameters. We also derive asymptotic distributions for the smoothed least squares estimation of threshold cointegration.