MULTIVARIATE TIME SERIES WITH VARIOUS HIDDEN UNIT ROOTS, PART I
具有多种隐含单位根的多元时间序列：第一部分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：摘要以多元时间序列、单位根、差分平稳性和误差修正表示为核心，直接支持时间序列方向分类。
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
具有多种隐含单位根的多元时间序列：第一部分
- 研究问题
- 充分差分后平稳、且 Wold 表示的矩阵级数行列式含不同单位根及整数重数的多元过程，如何获得表示与识别？
- 方法与思路
- 作者研究此类多元过程，建立在各单位根对应频率上包含不同多项式误差修正项的表示，并提出相应识别准则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确陈述一个包含各频率多项式误差修正项的表示定理，以及针对每组误差修正项的识别准则。
- 阅读关注点
- 应核对充分差分、整数重数和 Wold 表示的条件，以及各频率误差修正项的定义与识别准则的作用。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未提供定理条件、识别准则公式或估计方法，不能据此推断非整数重数及任意多元过程的适用性。
原文摘要
Following the approach proposed by Gregoir and Laroque (1993, Econometric Theory 9, 329–342), we consider a class of multivariate processes that, when differenced enough, yields covariance stationary processes whose determinant of the matrix series associated with their Wold representation has various unit roots with various orders of multiplicity we restrict to be integers. A representation theorem is provided that involves different polynomial error correction terms at each frequency associated with each unit root. An identification criterion for each set of error correction terms is proposed.