OPTIMAL BANDWIDTH SELECTION IN NONLINEAR COINTEGRATING REGRESSION
非线性协整回归的最优带宽选择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：摘要直接研究随机趋势、协整及短记忆和长记忆扰动下的非平稳时间序列回归。
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非线性协整回归的最优带宽选择
- 研究问题
- 在解释变量由短记忆或长记忆扰动驱动、呈随机趋势的非参数协整回归中，最优带宽如何选择，数据驱动带宽能否支持推断？
- 方法与思路
- 作者分析依赖过程逗留时间的随机最优带宽，并研究一段较宽速率范围内随机带宽对应的局部常数与局部线性核估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称最优带宽与平稳回归不同，是随机序列；较宽速率范围内的带宽仍允许估计量渐近正态，为数据驱动推断提供依据。
- 阅读关注点
- 应核对外生解释变量条件、逗留时间如何进入带宽、允许的速率区间，以及短记忆与长记忆情形下推断和实施的差别。
- 阅读边界
- 摘要明确结果依赖较强的外生性条件，未说明内生情形或具体带宽算法；这里只解读所给 Crossref 摘要，不推断其他版本变化。
原文摘要
We study optimal bandwidth selection in nonparametric cointegrating regression where the regressor is a stochastic trend process driven by short or long memory innovations. Unlike stationary regression, the optimal bandwidth is found to be a random sequence which depends on the sojourn time of the process. All random sequences $h_{n}$ that lie within a wide band of rates as the sample size $n\rightarrow \infty $ have the property that local level and local linear kernel estimates are asymptotically normal, which enables inference and conveniently corresponds to limit theory in the stationary regression case. This finding reinforces the distinctive flexibility of data-based nonparametric regression procedures for nonstationary nonparametric regression. The present results are obtained under exogenous regressor conditions, which are restrictive but which enable flexible data-based methods of practical implementation in nonparametric predictive regressions within that environment.