Estimation of nonstationary nonparametric regression model with multiplicative structure
具有乘法结构的非平稳非参数回归模型估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究非平稳时变回归，并应用于定价方程与标普500风险溢价估计。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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具有乘法结构的非平稳非参数回归模型估计
- 研究问题
- 如何在允许广泛非平稳过程的回归中估计条件均值，并利用乘法结构降低二维时变非参数模型的维度？
- 方法与思路
- 作者提出乘法非平稳非参数回归及三步估计程序，推导一致收敛速度与渐近正态性，并进行宏观和金融应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，乘法结构提供降维途径，适用于明确具有乘法形式的结构模型；应用涉及消费增长定价方程和月度风险溢价。
- 阅读关注点
- 应核对乘法分解的识别与归一化、允许的非平稳过程、三步估计误差传递，以及降维所引入的设定限制。
- 阅读边界
- 摘要未列出收敛速度、正则条件及应用结果，不能判断其对所有非平稳过程的适用性或小样本优势大小。
原文摘要
Summary This paper presents a multiplicative nonstationary nonparametric regression model which allows for a broad class of nonstationary processes. We propose a three-step estimation procedure to uncover the conditional mean function and establish uniform convergence rates and asymptotic normality of our estimators. The new model can also be seen as a dimension-reduction technique for a general two-dimensional time-varying nonparametric regression model, which is especially useful in small samples and for estimating explicitly multiplicative structural models. We consider two applications: estimating a pricing equation for the US aggregate economy to model consumption growth and estimating the shape of the monthly risk premium for S&P 500 Index data.