BARTLETT CORRECTION IN THE STABLE AR(1) MODEL WITH INTERCEPT AND TREND
含截距与趋势的稳定 AR(1) 模型中的 Bartlett 修正AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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含截距与趋势的稳定 AR(1) 模型中的 Bartlett 修正
- 研究问题
- 在稳定的一阶自回归模型中，截距和线性趋势如何影响自回归参数检验的 Bartlett 修正及小样本尺寸？
- 方法与思路
- 作者分别为无确定性项、含截距和含截距及线性趋势的模型推导修正，将修正因子明确表示为自回归参数的函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称含确定性项时修正因子对参数不对称，且趋近正一稳定边界时发散；模拟显示修正有助于控制检验尺寸。
- 阅读关注点
- 应核对似然比检验的分布假设、各模型的修正公式，以及参数接近稳定边界时展开和小样本近似的适用性。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；误差分布、模拟设计和尺寸改善幅度未说明，也不能将稳定模型结果直接用于单位根。
原文摘要
Bartlett corrections are derived for testing hypotheses about the autoregressive parameter ρ in the stable (a) AR(1) model, (b) AR(1) model with intercept, (c) AR(1) model with intercept and linear trend. The correction is found explicitly as a function of ρ . In the models with deterministic terms, the correction factor is asymmetric in ρ . Furthermore, the Bartlett correction is monotonically increasing in ρ and tends to infinity when ρ approaches the stability boundary of + 1. Simulation results indicate that the Bartlett corrections are useful in controlling the size of the likelihood ratio statistic in small samples, although these corrections are not the ultimate panacea.