The Calculation of the Limiting Distribution of the Least-Squares Estimator in a Near-Integrated Model
近单位根模型中最小二乘估计量极限分布的计算AI 解读 ↓
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近单位根模型中最小二乘估计量极限分布的计算
- 研究问题
- 当一阶自回归模型的根接近一时，如何计算最小二乘估计量的极限分布，并判断该分布对有限样本分布的近似程度？
- 方法与思路
- 作者采用对相应极限矩母函数进行积分的精确数值方法，计算累积分布函数和概率密度，并考察不同近单位根过程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提供近单位根情形下最小二乘估计量极限分布的数值表，并检验这些极限结果作为近似的适用程度。
- 阅读关注点
- 应核对近单位根参数化、估计量的标准化方式、数值积分误差，以及近似检验所用样本量、根的位置和评价指标。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要解读；摘要未说明具体参数化、数值表或近似误差结果，不能判断准确性范围或推断刊本变化。
原文摘要
We tabulate the limiting cumulative distribution and probability density functions of the least-squares estimator in a first-order autoregressive regression when the true model is near-integrated in the sense of Phillips. The results are obtained using an exact numerical method which integrates the appropriate limiting moment generating function. The adequacy of the approximation is examined for various first-order autoregressive processes with a root close to unity.