Functional coefficient regression models with time trend
含时间趋势的函数系数回归模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接讨论时间趋势回归及其估计和规格检验，支持时间序列方向，但未提供宏观应用或结构变化证据。
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含时间趋势的函数系数回归模型
- 研究问题
- 当变系数回归的解释变量包含时间趋势时，常用核估计是否仍然一致，又应如何估计和检验趋势的函数形式？
- 方法与思路
- 作者采用局部多项式估计，分析最小二乘交叉验证选择平滑参数的方法，并研究部分线性趋势模型及两类规格检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所研究设定下局部常数估计不一致，而局部多项式估计一致且渐近正态，并给出相关趋势模型的检验方法。
- 阅读关注点
- 应核对局部常数不一致的适用条件、趋势项的尺度处理、带宽选择理论，以及线性与部分线性检验的原假设。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能将不一致结论推广至所有变系数模型；具体正则条件和模拟结果未说明，不推断版本变化。
原文摘要
We consider the problem of estimating a varying coefficient regression model when regressors include a time trend. We show that the commonly used local constant kernel estimation method leads to an inconsistent estimation result, while a local polynomial estimator yields a consistent estimation result. We establish the asymptotic normality result for the proposed estimator. We also provide asymptotic analysis of the data-driven (least squares cross validation) method of selecting the smoothing parameters. In addition, we consider a partially linear time trend model and establish the asymptotic distribution of our proposed estimator. Two test statistics are proposed to test the null hypotheses of a linear and of a partially linear time trend models. Simulations are reported to examine the finite sample performances of the proposed estimators and the test statistics.