一类非线性协整模型的非参数估计

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摘要翻译：
本文导出了时间序列回归模型$z_t=f(X_t)+w_t$的非参数估计的渐近理论，其中，nsuremath{X_t}和nsuremath{z_t}是可观测的非平稳过程，w_t}$是不可观测的平稳过程。在计量经济学中，这可以解释为一种非线性协整关系，但我们相信我们的结果具有更广泛的意义。$\{x_t\}$允许的非平稳过程类是空递归马尔可夫链类的子类。这个子类包含随机游动，单位根过程和非线性过程。在f(x)为满足混合条件的马氏链的假设下，我们得到了f(x)的非参数估计的渐近性。通过模拟实验研究了$\hat{f}(x)$的有限样本性质。
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英文标题：
《Nonparametric estimation in a nonlinear cointegration type model》
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作者：
Hans Arnfinn Karlsen, Terje Myklebust, Dag Tj{\o}stheim
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最新提交年份：
2007
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分类信息：

一级分类：Mathematics        数学
二级分类：Statistics Theory        统计理论
分类描述：Applied, computational and theoretical statistics: e.g. statistical inference, regression, time series, multivariate analysis, data analysis, Markov chain Monte Carlo, design of experiments, case studies
应用统计、计算统计和理论统计：例如统计推断、回归、时间序列、多元分析、数据分析、马尔可夫链蒙特卡罗、实验设计、案例研究
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Statistics Theory        统计理论
分类描述：stat.TH is an alias for math.ST. Asymptotics, Bayesian Inference, Decision Theory, Estimation, Foundations, Inference, Testing.
Stat.Th是Math.St的别名。渐近，贝叶斯推论，决策理论，估计，基础，推论，检验。
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英文摘要：
  We derive an asymptotic theory of nonparametric estimation for a time series regression model $Z_t=f(X_t)+W_t$, where \ensuremath\{X_t\} and \ensuremath\{Z_t\} are observed nonstationary processes and $\{W_t\}$ is an unobserved stationary process. In econometrics, this can be interpreted as a nonlinear cointegration type relationship, but we believe that our results are of wider interest. The class of nonstationary processes allowed for $\{X_t\}$ is a subclass of the class of null recurrent Markov chains. This subclass contains random walk, unit root processes and nonlinear processes. We derive the asymptotics of a nonparametric estimate of f(x) under the assumption that $\{W_t\}$ is a Markov chain satisfying some mixing conditions. The finite-sample properties of $\hat{f}(x)$ are studied by means of simulation experiments.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/708.0503

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关键词：非参数估计 参数估计 非参数 非线性 relationship 单位根 游动 estimation 具有 hat