Modelling panels of intercorrelated autoregressive time series
相互相关的自回归时间序列面板建模AI 解读 ↓
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相互相关的自回归时间序列面板建模
- 研究问题
- 研究同时存在个体间与个体内相关的时间序列面板，如何估计自回归模型，以及忽略个体间相关的后果。
- 方法与思路
- 作者利用条件似然构造估计量，并在每条序列观测较少时，引入考虑边缘效应的Burg型估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立渐近正态性，展示忽略个体间相关导致的部分不一致，并给出相关强度的比较临界点及实证例子。
- 阅读关注点
- 应核对两类相关的具体参数化、面板渐近维度、边缘效应修正，以及不一致对象与比较临界点的定义。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；相关结构、阈值和实证数值未提供，不能据此认定某估计量普遍占优。
原文摘要
We propose a method of modelling panel time series data with both inter- and intra-individual correlation, and of fitting an autoregressive model to such data. Estimators are obtained by a conditional likelihood argument. If there are few observations in each series, the estimators can be dramatically improved by Burg-type estimators taking edge effects into account. The consequences of ignoring the intercorrelation term are analysed. Partial lack of consistency is demonstrated in this situation. Moreover, a break-even point is found for the strength of the intercorrelation, beyond which a conventional estimator, ignoring correlation, will become increasingly inferior. Asymptotic normality of estimators is established, and our results are illustrated on a real data example, where it is seen that choosing the right type of estimator is crucial.