MULTIVARIATE TIME SERIES WITH VARIOUS HIDDEN UNIT ROOTS, PART II
具有多种隐含单位根的多元时间序列：第二部分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：摘要研究多元时间序列的频率相关单位根和多项式协整，主成分分析作为估计工具不足以另归因子模型。
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具有多种隐含单位根的多元时间序列：第二部分
- 研究问题
- 对于不同频率下含多项式误差修正项、并可能带确定性部分的多元时间序列，如何估计并检验遗漏的协整关系？
- 方法与思路
- 作者针对有限阶自回归表示，提出反复应用主成分分析的估计程序，并在各频率构造遗漏多项式协整关系的设定检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文扩展既有统计结果，为此类多元时间序列提供估计程序和各频率上的协整关系遗漏检验。
- 阅读关注点
- 应核对主成分分析各轮的输入与停止规则、确定性部分的处理，以及不同频率的协整遗漏检验如何构造。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断估计程序的具体条件、检验分布或有限样本表现，不能从主成分分析推断存在因子模型。
原文摘要
This paper extends the statistical results obtained by Gregoir and Laroque (1994, Journal of Econometrics 63, 183–214). It develops statistical tools to analyze multivariate time series that can be represented under an autoregressive equation of finite order with various polynomial error correction terms at various frequencies with possibly a non-null deterministic part as introduced by Gregoir (1999, Econometric Theory 15, 435–468). We propose an estimation procedure that proceeds through repeated applications of principal component analysis and a specification test for the omission of a polynomial relation of cointegration at each frequency.