The Asymptotic Mean Squared Error of Multistep Prediction from the Regression Model with Autoregressive Errors
自回归误差回归模型多步预测的渐近均方误差AI 解读 ↓
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自回归误差回归模型多步预测的渐近均方误差
- 研究问题
- 当回归误差存在自回归相关时，多步预测的渐近均方误差如何受未来外生变量信息及滞后内生变量影响？
- 方法与思路
- 作者分别分析未来外生变量已知、部分外生变量由自回归过程预测及模型包含滞后内生变量的情形，并研究忽略误差相关的OLS预测。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导了上述回归预测情形的渐近均方误差，并获得基于OLS且忽略误差自相关的预测器结果，为比较提供理论对象。
- 阅读关注点
- 应核对预测步长与渐近框架、参数估计误差和外生变量预测误差如何进入均方误差，以及OLS比较所采用的条件。
- 阅读边界
- 来源为未注明稿件版本的OpenAlex索引摘要。摘要未给出误差公式或正则条件，也未声称某种预测器在全部情形下更优。
原文摘要
The asymptotic prediction mean squared error is derived for the regression model with autoregressive errors. The results cover the cases where future values of the exogenous variables are known, where some exogenous variables are predicted from autoregressive processes, and where lagged endogenous variables are included in the model. A result is also obtained for the predictor that ignores autocorrelation of the errors and is based on ordinary least squares (OLS) estimates of the regression parameters.