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[英文文献] 固定和大时间跨度面板非线性因子模型的统一推理 [推广有奖]

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中小企业贷款449 发表于 2004-12-10 11:10:04 |AI写论文

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英文文献:固定和大时间跨度面板非线性因子模型的统一推理
英文文献作者:Torben G. Andersen,Nicola Fusari,Viktor Todorov,Rasmus T. Varneskov
英文文献摘要:
我们提供了基于一组噪声观测的参数非线性因子模型的统一推理理论。该面板有一个大的横截面和时间跨度,可以是小或大。此外,我们纳入了一个额外的信息来源,由噪声观测提供的一些已知函数的因子实现。估计是通过惩罚最小二乘进行的,即通过最小化面板的观测值和模型隐含的对应值之间的l2距离,加上对从噪声信号中提取的因子的偏差的惩罚。当时间维数固定时,参数矢量的极限分布是混合高斯分布,条件方差取决于因子实现路径。另一方面,当时间跨度较大时,收敛速度较快,极限分布为常方差高斯分布。然而,在这种情况下,我们产生了一个附带的参数问题,因为在每个时间点上,我们都需要恢复并发因子实现。这导致了在固定时间跨度的设置中不存在的渐近偏差。在这两种情况下,因子实现估计的极限分布都是混合高斯分布,但只在具有固定时域的情况下与参数向量的极限分布有关。虽然限制行为是非常不同的小和大的时间跨度,我们发展了一个可行的推理理论,适用,没有修改,在任何情况下。因此,用户不必对面板的时间维度的相对大小采取立场。类似地,我们在目标函数中提出了一个时变数据驱动的惩罚权值,它通过适应于因子实现的信号的相对质量来提高效率。
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