Discrete Approximations to Continuous Time Distributed Lags in Econometrics
连续时间分布滞后模型的离散近似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：摘要明确研究平稳过程、连续时间采样与离散分布滞后的对应关系，直接属于时间序列方法。
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连续时间分布滞后模型的离散近似
- 研究问题
- 连续时间中由无限线性分布滞后连接的外生与内生过程，按单位间隔采样后如何对应离散模型，原滞后分布的形状能否保留？
- 方法与思路
- 作者从协方差平稳的外生过程出发，研究连续时间模型的单位间隔采样及其离散等价表示，并考察外生过程平滑时两者的关系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，平滑外生过程下两种滞后分布较为接近，但连续分布的单调性和单侧性一般不会自动保留到离散等价模型中。
- 阅读关注点
- 核对离散等价滞后权重的推导、外生过程“平滑”的具体条件，以及单调性和单侧性失效的例子如何影响实证模型设定。
- 阅读边界
- 摘要未给出接近程度的度量、近似误差界或具体估计程序；不能据此认定某一种采样频率或离散滞后设定普遍适用。
原文摘要
A model is considered in which a covariance-stationary exogenous process is related to an endogenous process by an unrestricted, infinite, linear distributed lag. It is shown that when an underlying continuous time model is sampled at unit intervals to yield endogenous and exogenous discrete time processes, the discrete time processes are related by a discrete time equivalent of the underlying continuous model. The relationship between the underlying continuous lag distribution and its discrete time equivalent is close when the exogenous process is smooth. Even then, however, it is interesting to note that (i) a monotone continuous time distribution does not in general have a monotone discrete time equivalent and (ii) a one-sided continuous time distribution does not in general have a one-sided discrete time equivalent. The implications of the results for statistical practice are considered in the latter part of the paper.