TIME IRREVERSIBLE COPULA-BASED MARKOV MODELS
基于 Copula 的时间不可逆 Markov 模型AI 解读 ↓
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基于 Copula 的时间不可逆 Markov 模型
- 研究问题
- 如何检验平稳 Markov 链的时间可逆性，并在存在不可逆动态时刻画其方向和形态，而不只判断是否拒绝？
- 方法与思路
- 作者提出时间可逆性检验，以循环密度刻画不可逆性，并构造基于 copula 的估计量，应用于加拿大汽油加价数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验对任意不可逆偏离具有一致性，循环密度估计在适当条件下具有良好渐近性质，并提供五年数据应用。
- 阅读关注点
- 应核对平稳 Markov 假设、检验的一致性条件、循环密度的解释，以及汽油加价应用的样本处理和统计结论。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能确认应用支持何种定价机制；摘要未说明数据频率、正则条件及数值，也不推断刊本变化。
原文摘要
Economic and financial time series frequently exhibit time irreversible dynamics. For instance, there is considerable evidence of asymmetric fluctuations in many macroeconomic and financial variables, and certain game theoretic models of price determination predict asymmetric cycles in price series. In this paper, we make two primary contributions to the econometric literature on time reversibility. First, we propose a new test of time reversibility, applicable to stationary Markov chains. Compared to existing tests, our test has the advantage of being consistent against arbitrary violations of reversibility. Second, we explain how a circulation density function may be used to characterize the nature of time irreversibility when it is present. We propose a copula-based estimator of the circulation density and verify that it is well behaved asymptotically under suitable regularity conditions. We illustrate the use of our time reversibility test and circulation density estimator by applying them to five years of Canadian gasoline price markup data.