Semiparametric estimation in triangular system equations with nonstationarity
含非平稳性的三角方程系统半参数估计AI 解读 ↓
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含非平稳性的三角方程系统半参数估计
- 研究问题
- 当半参数非线性时间序列系统同时存在非平稳性与参数部分的内生性时，如何估计参数并确定其收敛分布？
- 方法与思路
- 作者分析半参数最小二乘的渐近性质，并针对参数解释变量的内生性提出半参数工具变量估计方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称内生性使最小二乘的参数部分不一致；所提工具变量估计在一定条件下具有正态极限，速率依赖解释变量性质。
- 阅读关注点
- 应核对参数与非参数解释变量的外生性区别、工具变量条件，以及摘要所称 n 速率的适用情形和归一化。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，正则条件、工具变量构造与各类非平稳过程未说明；不能据此概括所有情形的收敛速率。
原文摘要
A system of multivariate semiparametric nonlinear time series models is studied with possible dependence structures and nonstationarities in the parametric and nonparametric components. The parametric regressors may be endogenous while the nonparametric regressors are assumed to be strictly exogenous. The parametric regressors may be stationary or nonstationary and the nonparametric regressors are nonstationary integrated time series. Semiparametric least squares (SLS) estimation is considered and its asymptotic properties are derived. Due to endogeneity in the parametric regressors, SLS is not consistent for the parametric component and a semiparametric instrumental variable (SIV) method is proposed instead. Under certain regularity conditions, the SIV estimator of the parametric component is shown to have a limiting normal distribution. The rate of convergence in the parametric component depends on the properties of the regressors. The conventional n rate may apply even when nonstationarity is involved in both sets of regressors.