[英文文献] 弱分数阶协整的全修正窄带最小二乘估计 [推广有奖]

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信息发展224 发表于 2004-10-31 12:48:02 |AI写论文

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英文文献：弱分数阶协整的全修正窄带最小二乘估计
英文文献作者：Morten ?rregaard Nielsen,Per Frederiksen
英文文献摘要：
在弱分数阶协整模型中考虑协整关系的估计，其中协整关系的强度(记忆参数的差异)小于1 / 2。平稳分数协整模型是一个特例，近年来在金融经济学中得到了重要的应用。以往对该模型的研究都考虑了频域上的半参数窄带最小二乘估计量，但在平稳情况下，只有在零频率下回归量与误差不一致的情况下，才得到了该模型的渐近分布。我们证明了在不存在此条件的情况下，NBLS估计量是渐近有偏的，并且该偏差是可以一致估计的。因此，我们引入了一个完全的莫迪?ed NBLS估计器消除了偏差，确实比一般的NBLS具有更快的收敛速度。我们还证明了基于NBLS残差的误差积分阶的局部惠特估计可以一致地进行，但当误差仅在非相干条件下观察时，估计量具有相同的渐近分布。此外,相比之前的研究,渐近分布理论的发展是基于不同的谱密度表示,相关多元略微集成过程,显示了使用这种表示方法导致降低窄带估计量的渐近偏差和方差。我们提出了模拟证据和一系列的经验例证，以证明我们的方法的可行性和经验相关性。