Specification, Estimation, and Evaluation of Smooth Transition Autoregressive Models
平滑转换自回归模型的设定、估计与评价AI 解读 ↓
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平滑转换自回归模型的设定、估计与评价
- 研究问题
- 如何建立平滑转换自回归模型的实用分析流程，包括检验线性、确定延迟参数，并选择逻辑型或指数型转换？
- 方法与思路
- 作者讨论基于统计检验的模型设定，采用非线性最小二乘估计，并通过模拟与真实时间序列评价估计模型的性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要将线性检验、延迟选择、两类平滑转换模型选择、估计与评价纳入同一流程，并提供模拟和实际序列示例。
- 阅读关注点
- 应核对线性检验的构造与适用条件、延迟和转换形式的选择规则，以及非线性估计和模型评价的具体步骤。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要，稿件版本未说明；具体检验条件、序列来源及比较结果未提供，不能推断刊本变化。
原文摘要
This article considers the application of two families of nonlinear autoregressive models, the logistic (LSTAR) and exponential (ESTAR) autoregressive models. This includes the specification of the model based on simple statistical tests: linearity testing against smooth transition autoregression, determining the delay parameter and choosing between LSTAR and ESTAR models are discussed. Estimation by nonlinear least squares is considered as well as evaluating the properties of the estimated model. The proposed techniques are illustrated by examples using both simulated and real time series.