ESTIMATION OF DIFFERENTIAL-DIFFERENCE EQUATION SYSTEMS WITH UNKNOWN LAG PARAMETERS
含未知滞后参数的微分差分方程组估计AI 解读 ↓
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含未知滞后参数的微分差分方程组估计
- 研究问题
- 研究如何估计随机微分差分方程组中的未知滞后，使不受整数限制的滞后长度与其他模型参数一起进入估计。
- 方法与思路
- 作者分析频域极大似然估计，并将离散观测谱密度计算中的无穷级数截断，构造可行版本并研究其渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文建立不可行及可行频域估计量的渐近性质，并给出保证截断版本维持这些性质的精确截断参数条件。
- 阅读关注点
- 应核对连续时间系统到离散观测谱密度的映射、非整数滞后的识别，以及截断误差控制和截断参数的增长要求。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定系统稳定性、参数识别及渐近分布的具体条件，也无法判断可行估计的计算负担。
原文摘要
This paper considers the estimation of the parameters of general systems of stochastic differential-difference equations in which the lag parameters themselves are treated as unknown and are not restricted to be integers and therefore form part of the parameter vector to be estimated. The asymptotic properties of an infeasible frequency domain maximum likelihood estimator are established in addition to those of a feasible version based on truncating an infinite series that arises in the computation of the spectral density function of the observed discrete time series. Precise conditions that the truncation parameter must satisfy for the asymptotic results to hold are provided.We are grateful to Gordon Kemp, Andrew Harvey, the Editor, and two anonymous referees for helpful comments on an earlier version of this paper. Any remaining errors are the sole responsibility of the authors. The first author thanks the Economic and Social Research Council for financial support under grant number R00429434216, and the second author thanks the Leverhulme Trust for financial support in the form of a Philip Leverhulme Prize.