The distribution of rolling regression estimators
滚动回归估计量的分布AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究滚动时间序列回归，并以通胀持久性作为经验示例。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
滚动回归估计量的分布
- 研究问题
- 滚动窗口宽度如何影响线性回归估计量的渐近分布？实践中常忽略的偏差过程又如何影响窗口平均参数的统一置信区间？
- 方法与思路
- 作者推导不同窗口宽度下的渐近分布并列出临界值，再通过对平滑参数估计进行滚动处理，提出消除偏差过程的修正方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提供窗口平均参数的统一区间及修正滚动回归；模拟展示程序，通胀实例说明置信带可能改变对持久性的判断。
- 阅读关注点
- 应核对窗口宽度对应的渐近设定、偏差过程来源、平滑步骤与调参，以及置信带究竟覆盖窗口平均参数还是时点参数。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能将窗口平均参数区间直接解释为时点参数区间；具体条件、通胀结论方向及其他版本变化未说明。
原文摘要
We establish the asymptotic distribution for rolling linear regression models using various window widths. The limiting distribution depends on the width of the rolling window and on a “bias process” that is typically ignored in practice. Based on the asymptotic distribution, we tabulate critical values used to find uniform confidence intervals for the average values of regression parameters over the windows. We propose a corrected rolling regression technique that removes the bias process by rolling over smoothed parameter estimates. The procedure is illustrated using a series of Monte Carlo experiments. The paper includes an empirical example to show how the confidence bands suggest alternative conclusions about the persistence of inflation.