Random Coefficient Autoregressive Models: An Introduction.
随机系数自回归模型导论AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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随机系数自回归模型导论
- 研究问题
- 题名与目录关注随机系数自回归模型的平稳性、稳定性、估计与系数随机性检验；具体问题需由正文确认。
- 方法与思路
- 目录列出标量及多元模型的最小二乘和极大似然估计、渐近性质、得分检验、蒙特卡洛研究及猞猁数据应用。
- 材料陈述的贡献
- 所给目录显示材料系统覆盖随机系数自回归的理论、估计和应用，但不能据章节名确认具体定理或性能改善。
- 阅读关注点
- 应核对不同平稳性概念及条件、估计量的一致性与极限分布、随机系数检验的原假设，以及模拟和应用的具体设定。
- 阅读边界
- 索引摘要实际是目录，不包含定理条件、模拟结果或应用结论；还需核对条目与书籍的对应关系，不能据此推断结果。
原文摘要
1 Introduction.- 1.1 Introduction.- Appendix 1.1.- Appendix 1.2.- 2 Stationarity and Stability.- 2.1 Introduction.- 2.2 Singly-Infinite Stationarity.- 2.3 Doubly-Infinite Stationarity.- 2.4 The Case of a Unit Eigenvalue.- 2.5 Stability of RCA Models.- 2.6 Strict Stationarity 37 Appendix 2.1.- 3 Least Squares Estimation of Scalar Models.- 3.1 Introduction.- 3.2 The Estimation Procedure.- 3.3 Strong Consistency and the Central Limit Theorem.- 3.4 The Consistent Estimation of the Covariance Matrix of the Estimates.- Appendix 3.1.- Appendix 3.2.- 4 Maximum Likelihood Estimation of Scalar Models.- 4.1 Introduction.- 4.2 The Maximum Likelihood Procedure.- 4.3 The Strong Consistency of the Estimates.- 4.4 The Central Limit Theorem.- 4.5 Some Practical Aspects.- Appendix 4.1.- Appendix 4.2.- 5 A Monte Carlo Study.- 5.1 Simulation and Estimation Procedures.- 5.2 First and Second Order Random Coefficient Autoregressions.- 5.3 Summary.- 6 Testing the Randomness of the Coefficients.- 6.1 Introduction.- 6.2 The Score Test.- 6.3 An Alternative Test.- 6.4 Power Comparisons 108 Appendix 6.1.- Appendix 6.1.- 7 The Estimation of Multivariate Models.- 7.1 Preliminary.- 7.2 The Least Squares Estimation Procedure.- 7.3 The Asymptotic Properties of the Estimates.- 7.4 Maximum Likelihood Estimation.- 7.5 Conclusion.- Appendix 7.1.- 8 An Application.- 8.1 Introduction.- 8.2 A Non-Linear Model for the Lynx Data.- References.- Author And Subject Index.