Distributed Lag Approximation to Linear Time-Invariant Systems
线性时不变系统的分布滞后近似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：摘要直接研究无限分布滞后系统及其随样本量增长的截断估计。
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代码、数据与补充材料
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线性时不变系统的分布滞后近似
- 研究问题
- 如何以可估计的有限截断分布滞后模型逼近无限滞后系统，参数维度应随样本量以何种速度增长才能保持一致性？
- 方法与思路
- 作者用截断模型近似无限分布滞后系统，研究样本量增长时近似模型参数空间的扩张与系统估计一致性的关系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称分析了截断模型维度的增长速度，使有限模型的一致估计能够进一步形成对底层无限系统的一致估计。
- 阅读关注点
- 应核对截断误差与估计误差的权衡、输入过程及系统系数的条件，以及系统一致性采用什么距离或收敛概念。
- 阅读边界
- OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本，未给维度增长率、估计方法及具体条件，不能据此制定通用滞后阶数规则。
原文摘要
An infinite distributed lag system is approximated by a truncated one, which can be consistently estimated. We investigate the rate at which the parameter space in the approximate model can be increased as sample size increases, in such a way that these estimates will provide consistent estimates of the underlying system.