Inference for Non-Stationary Time Series Regression With or Without Inequality Constraints
有无不等式约束的非平稳时间序列回归推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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有无不等式约束的非平稳时间序列回归推断
- 研究问题
- 当响应与解释变量过程随时间发生突变或平滑非平稳变化时，如何统一进行结构稳定性检验及含线性不等式约束的参数推断？
- 方法与思路
- 作者提出统一的稳定性检查与参数推断程序，并利用多面锥的一项渐近不变几何性质，处理约束参数空间的边界问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提方法在真实参数位于约束空间边界或内部时均具有一致性，同时覆盖过程的突变与平滑非平稳行为。
- 阅读关注点
- 应核对允许的非平稳类型、依赖与矩条件、稳定性检验对象，以及一致性的准确含义和多面锥几何性质的作用。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能判断所有非平稳过程均被覆盖；摘要未给出临界值构造、完整正则条件或有限样本表现。
原文摘要
Summary We consider statistical inference for time series linear regression where the response and predictor processes may experience general forms of abrupt and smooth non-stationary behaviours over time. Meanwhile, the regression parameters may be subject to linear inequality constraints. A simple and unified procedure for structural stability checks and parameter inference is proposed. In the case where the regression parameters are constrained, the methodology proposed is shown to be consistent whether or not the true regression parameters are on the boundary of the restricted parameter space via utilizing an asymptotically invariant geometric property of polyhedral cones.