Fitting time series models to nonstationary processes
非平稳过程的时间序列模型拟合AI 解读 ↓
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非平稳过程的时间序列模型拟合
- 研究问题
- 具有演化谱表示的非平稳时间序列如何估计，模型可能误设时估计量有何性质，错误拟合平稳模型会怎样？
- 方法与思路
- 作者提出一般最小距离估计程序，在允许模型误设的框架下推导渐近性质，并与时变自回归模型的最小二乘比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出估计量的渐近性质，并解释将平稳模型拟合于非平稳过程时的估计行为，但未交代比较的具体结论。
- 阅读关注点
- 应核对演化谱表示、距离准则、时变系数和渐近条件，以及误设时的估计目标与最小二乘比较结果。
- 阅读边界
- 仅据未注明稿件版本的 OpenAlex 索引摘要；模型误设下的极限、估计效率及比较结果未具体说明。
原文摘要
A general minimum distance estimation procedure is presented for nonstationary time series models that have an evolutionary spectral representation. The asymptotic properties of the estimate are derived under the assumption of possible model misspecification. For autoregressive processes with time varying coefficients, the estimate is compared to the least squares estimate. Furthermore, the behavior of estimates is explained when a stationary model is fitted to a nonstationary process.