Global hemispheric temperatures and co-shifting: A vector shifting-mean autoregressive analysis
全球南北半球气温与共同均值转移：向量均值转移自回归分析AI 解读 ↓
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全球南北半球气温与共同均值转移：向量均值转移自回归分析
- 研究问题
- 南北半球年度气温序列是否存在局部均值变化，这些变化是否共同发生，并能否在多变量动态模型中进行正式检验？
- 方法与思路
- 作者先用QuickShift分别拟合单变量模型，再以完全信息最大似然估计双变量均值转移自回归系统，并检验共同转移。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称论文将均值转移自回归模型推广至多变量系统，研究估计量渐近性质，并在1850—2017年气温数据中发现共同转移证据。
- 阅读关注点
- 应核对局部均值转移的参数化、转移数量选择、共同转移的零假设，以及先拟合单变量模型对系统估计与检验的影响。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要未说明转移日期、效应幅度或显著性数值；共同转移证据本身不能确定驱动气温变化的因果机制。
原文摘要
This paper examines local changes in annual temperature data for the northern and southern hemispheres (1850–2017) by using a multivariate generalization of the shifting-meanautoregressive model of González and Teräsvirta (2008). Univariate models are first fitted to each series by using the QuickShift methodology. Full information maximum likelihood estimates of a bivariate system of temperature equations are then obtained and asymptotic properties of the corresponding estimators considered. The system is then used to perform formal tests of co-movements, called co-shifting, in the series. The results show evidence of co-shifting in the two series.