INFERENCE ON A SEMIPARAMETRIC MODEL WITH GLOBAL POWER LAW AND LOCAL NONPARAMETRIC TRENDS
含全局幂律趋势与局部非参数趋势的半参数模型推断AI 解读 ↓
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含全局幂律趋势与局部非参数趋势的半参数模型推断
- 研究问题
- 当时间趋势同时包含参数化的全局幂律成分和非参数局部成分时，如何判断简化模型是否适用，并估计趋势的相关特征？
- 方法与思路
- 作者先提出两个检验来判断嵌套特例是否适用；若两项原假设均被拒绝，再用所提出的方法估计时间趋势的某些方面。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，建立了估计的一致性和部分大样本分布理论，并通过模拟及真实数据例子考察检验和估计方法的表现。
- 阅读关注点
- 应核对两个嵌套原假设的具体形式、全局与局部趋势的区分条件、可估计的趋势特征，以及检验后估计如何处理模型选择。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；检验原假设、趋势识别条件和真实数据内容未具体说明，不能据此判断应用效果或推断刊本变化。
原文摘要
We consider a model with both a parametric global trend and a nonparametric local trend. This model may be of interest in a number of applications in economics, finance, ecology, and geology. We first propose two hypothesis tests to detect whether two nested special cases are appropriate. For the case where both null hypotheses are rejected, we propose an estimation method to capture certain aspects of the time trend. We establish consistency and some distribution theory in the presence of a large sample. Moreover, we examine the proposed hypothesis tests and estimation methods through both simulated and real data examples. Finally, we discuss some potential extensions and issues when modelling time effects.