NONPARAMETRIC COINTEGRATING REGRESSION WITH NNH ERRORS
含非线性非平稳异方差误差的非参数协整回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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含非线性非平稳异方差误差的非参数协整回归
- 研究问题
- 当非线性协整回归的误差具有非线性、非平稳异方差特征时，如何估计未知回归函数及产生异质性的函数？
- 方法与思路
- 作者研究含此类误差的非线性协整模型，为常规核回归估计建立一致收敛结果，并提出估计异质性生成函数的两阶段方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确声称建立未知回归函数常规核估计的一致收敛性，并发展异质性生成函数的两阶段估计方法，未报告数值结果。
- 阅读关注点
- 应核对误差过程的定义、一致收敛覆盖的范围、带宽与非平稳性条件，以及两阶段估计如何传递第一阶段误差。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要解读；摘要很简短，未说明收敛速度、极限分布或推断方法，也未给出模拟和实证证据。
原文摘要
This paper studies a nonlinear cointegrating regression model with nonlinear nonstationary heteroskedastic error processes. We establish uniform consistency for the conventional kernel estimate of the unknown regression function and develop atwo-stage approach for the estimation of the heterogeneity generating function.