Analysis of Distributional Dynamics for Repeated Cross-Sectional and Intra-Period Observations
重复横截面与期内观测的分布动态分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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重复横截面与期内观测的分布动态分析
- 研究问题
- 如何统一描述重复横截面与高频期内观测形成的分布序列，并预测未来状态密度及分布矩随时间变化的规律？
- 方法与思路
- 作者把状态密度视为希尔伯特空间中的函数元素，假设其遵循函数自回归模型，估计自回归算子并研究密度预测与矩动态。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立算子估计的一致性及预测分析的渐近工具，并应用于英镑兑美元期内收益和纽约证券交易所股票横截面收益分布。
- 阅读关注点
- 应核对密度估计误差如何进入算子估计、函数自回归的条件，以及预测密度是否满足非负性、归一化与样本外评估要求。
- 阅读边界
- 本文为 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未给出一致性条件、预测误差数值或高频观测噪声的处理细节。
原文摘要
This paper introduces a novel approach to investigate the dynamics of state distributions, which accommodate both cross-sectional distributions of repeated panels and intra-period distributions of a time series observed at high frequency. In our approach, densities of the state distributions are regarded as functional elements in a Hilbert space, and are assumed to follow a functional autoregressive model. We propose an estimator for the autoregressive operator, establish its consistency, and provide tools and asymptotics to analyze the forecast of state density and the moment dynamics of state distributions. We apply our methodology to study the time series of distributions of the GBP/USD exchange rate intra-month returns and the time series of cross-sectional distributions of the NYSE stocks monthly returns. Finally, we conduct simulations to evaluate the density forecasts based on our model.