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分类依据与纠错

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关注这篇论文的作者
Gael M. Martin
K. Nadarajah
D.S. Poskitt

分数阶单整过程错设模型的估计问题

研究问题
分数阶单整模型的短期动态被错误设定时,不同参数估计方法会趋向什么目标,其渐近分布是否存在共同结构?
方法与思路
作者在由鞅差创新驱动的分数阶线性过程中,分析频域与时域极大似然、Whittle 和条件平方和估计的错设行为。
材料陈述的贡献
摘要称,在共同错设下四种估计量收敛至相同伪真值并具有共同渐近分布,分析涵盖长记忆、短记忆和反持续性。
阅读关注点
应核对共同错设与伪真值的定义、不同记忆区域下的速度及分布,以及创新过程和短期动态参数化的具体限制。
阅读边界
仅据所给出版社摘要,共同渐近行为不意味着有限样本等价或估计真实参数一致;具体正则条件和未解决问题未展开。

原文摘要

This short paper provides a comprehensive set of new theoretical results on the impact of mis-specifying the short run dynamics in fractionally integrated processes. We show that four alternative parametric estimators – frequency domain maximum likelihood, Whittle, time domain maximum likelihood and conditional sum of squares – converge to the same pseudo-true value under common mis-specification, and that they possess a common asymptotic distribution. The results are derived assuming the true data generating mechanism is a fractional linear process driven by a martingale difference innovation. A completely general parametric specification for the short run dynamics of the estimated (mis-specified) fractional model is considered, and with long memory, short memory and antipersistence in both the model and the data generating mechanism accommodated. The paper can be seen as extending an existing line of research on mis-specification in fractional models, important contributions to which have appeared in Journal of Econometrics. It also complements a range of existing asymptotic results on estimation in correctly specified fractional models. Open problems in the area are the subject of the final discussion.

笔记与分组
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