ASYMPTOTIC THEORY OF STATISTICAL INFERENCE FOR TIME SERIES
时间序列统计推断的渐近理论AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要围绕多类时间序列模型的估计、检验与渐近依据展开，金融模型仅作为例子，故优先归入时间序列。
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时间序列统计推断的渐近理论
- 研究问题
- 当时间序列模型缺少可用的有限样本理论时，估计和检验需要怎样的渐近依据？模型应用领先于理论发展会留下哪些推断缺口？
- 方法与思路
- 摘要从 VAR、ARMA、协整、单位根、非线性及长记忆模型出发，讨论渐近推断的必要性，并以多元 GARCH 的理论缺口为例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要强调时间序列模型的使用与渐近理论建立之间可能存在滞后，但未明确陈述本文新提出的估计方法、定理或检验程序。
- 阅读关注点
- 应先确认全文的文献类型与组织方式，再核对其涵盖的理论结果、模型适用条件，以及多元 GARCH 例子的具体历史语境。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要不能判断本文是否包含原创定理；其中关于理论尚缺的描述属于该来源语境，不能当作当前研究现状。
原文摘要
Modern time series econometrics involves a diversity of models. In addition to the more traditional vector autoregressive (VAR) and autoregressive moving average (ARMA) systems, cointegration and unit root models are in widespread use for macroeconomic data, nonlinear and non-Gaussian models are popular for financial data, and long memory models are becoming more common in both macroeconomic and financial applications. Much econometric thought relates to issues of estimation and hypothesis testing, and so, in the absence of a usable finite sample theory (as is the case for the models just mentioned), an enormous amount of effort has been given to developing adequate asymptotics for statistical inference. There is often a lag between the introduction of a new model and the development of an asymptotic theory. In consequence, applied econometricians sometimes have to estimate time series models for which no asymptotic theory is available. For instance, multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models have been in use in empirical research for a while, and practitioners have been using asymptotic normality of estimators in this model even though a theoretical justification is not available.