The Efficiency of Least Squares in Estimating a Stable Seasonal Pattern
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最小二乘估计稳定季节模式的效率
- 研究问题
- 在经济时间序列经滤波后估计稳定季节模式时，最小二乘相对于最佳线性无偏方法的方差效率如何受扰动过程和滤波方式影响？
- 方法与思路
- 作者建立经济时间序列模型，在扰动协方差结构已知的设定下，比较四种样本量、多种去趋势滤波器及扰动生成过程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，研究通过对照最小二乘与最佳线性无偏估计的方差评估效率，但未报告哪些设定下效率损失较大。
- 阅读关注点
- 应核对稳定季节模式的参数化、滤波对扰动协方差的影响，以及方差比较是否依赖协方差已知这一设定。
- 阅读边界
- 所给材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体样本量、滤波器及比较数值未说明，协方差未知时的表现不能据此判断。
原文摘要
In this article we investigate the efficiency of least squares (l.s.) in estimating a stable pattern. A model is proposed for an economic time series, which, after filtering, is a suitable basis for our investigation. The covariance structure of the disturbances is assumed known and several possible generating processes for the disturbances are considered. We contrast the variances of the l.s. estimates with those from the best linear unbiased (b.l.u.) procedure for four sample sizes and several possible “trend” removing filters.